现代测控系统中,传感器是人类获取信息的源泉和基础,其可靠性与获取信息准确性的重要程度不言而喻。传感器种类繁多,至今出现的故障预测方法大都具有很强的针对性,为此,本文提出一种具有一定普遍适用性的传感器故障预测方法,并以新疆某金矿的PH传感器为例,对本文提出的故障预测方法进行验证,实验证明,该故障预测方法具有一定的实用价值。本文主要工作如下:(1)对 PH传感器的工作环境作了简要介绍,并给出了其在工作过程中可能出现的故障及对应故障模型;(2)确定使用灰色神经网络(GNN)模型对PH传感器输出进行预测,并将布谷鸟搜索(CS)算法引入到GNN模型的参数优化中。针对CS算法的缺陷,引入互相学习机制以及两种变异策略,建立基于改进的CS-GNN预测模型,即HCS-GNN预测模型,然后利用实际生产过程采集的数据对模型进行验证,预测效果较好;(3)在预测的基础上,采用灰色关联分析法对给定的故障数据进行故障类型的确定,其诊断结果与给定故障类型一致,说明本文提出的故障预测方法是有效的;(4)利用实验室现有设备搭建了 PH传感器故障预测仿真平台,对本文提出的故障预测方法做进一步的验证,并将故障预测结果利用GUI界面进行展示。