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应用径向基函数网络（RBFNN）和正交最小二乘算法（OLS）,提出了一套针对柴油机低温起动的传感器在线故障诊断策略。以传感器采样值作为RBFNN的输入,传感器故障作为输出,进行了柴油机低温起动的传感器在线故障诊断训练与学习。利用RBFNN诊断策略,进行了柴油机低温起动的电流传感器、电压传感器和转速传感器的硬故障（短路、断路、值不变）和软故障（线性度、灵敏度、重复性等误差）的在线诊断试验。结果表明：传感器硬故障的诊断率达到95.6%;最大线性度误差为0.5%,最大灵敏度误差为0.8%,最大重复性误差为0.1