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本发明公开了一种基于独立成分分析和稀疏去噪自编码器的汽车传感器故障检测方法。该方法首先使用独立成分分析获得过程数据中的非高斯信息，得到独立成分分量，使用稀疏去噪自编码器提取主要独立成分计算I2 指标；在残差空间使用稀疏去噪自编码器获得运行数据的高斯信息计算H2指标。最后使用故障误报率（FAR）和误检率(MDR)指标分析故障检测效果。相比于其他方法，本发明通过将独立成分分析和稀疏降噪自编码器结合，在非高斯部分使用稀疏去噪自编码器提取主元，去除不必要信号的干扰；在残差空间使用稀疏去噪自编码器提取数据中的高斯信息，提高过程监控系统的鲁棒性，增强对非线性数据的处理能力，提高故障诊断的准确率。

针对ICA无法确定主元数量的问题，本发明在利用ICA提取过程数据的非高斯信息的基础上使用稀疏去噪自编码器降维，提取独立成分中的主要独立元，去除无关信号的干扰；在残差空间使用稀疏去噪自编码器获得过程数据中的高斯信息，增强了故障检测系统的鲁棒性，适用于非线性的数据集，由于过程数据中信息的利用更为充分，因此提高了故障检测的准确率。

浙江大学机器人研究院（以下简称“研究院）是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署，在余姚市的大力推动下，于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。 研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场，将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向；立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念，以体制机制创新为抓手，以科技研发、成果转化和人才培育为核心，着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态；努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。