当传感器按照预期正常工作时，人们几乎不会注意到它们的存在，人们只会想到如果没有这些传感器，系统将不可能实现哪些优势。但是，传感器有时仍然可能会发生故障，每当此时，客户们就会觉得自己的投资打了水漂，进而丧失对传感器供应商及其品牌的信任。下面是五种可能发生的常见传感器故障，以及如何解决并消除它们。

1.由于安装不当导致读数错误
许多人都在尝试确认传感器正常工作的过程中经历反反复复的试验循环过程。他们之所以会如此，是因为他们通常想当然地认为之所以反复试验还无法令传感器正常工作，是由于传感器本身存在问题，比如传感器内部布线出现了问题。
但是，倘若安装方式不正确，也会导致发生读数异常。比如，检测金属是否存在的传感器不能附着到被检测的金属上面，传感器和它要识别的金属表面之间必须隔开一定的空间，否则可能会导致读数错误。对于这种故障，最简单的解决方法就是改变传感器的安装位置。
2.压力传感器中的校准漂移
食品和饮料公司通常会在工厂中使用压力传感器，以保证生产环境符合相关法规和质量标准。但是，如果压力传感器上面发生冷凝现象，则可能会导致既定的校准失效，或称“校准漂移”。当发生这种情况时，根据压力传感器的数据操作生产设备的工人可能不知道已经发生了故障。有的时候，校准失效或者没有进行校准会导致生产过程中断。
在那些必须进行仪器校准并必须保证校准有效性的环境中，许多客户会选择那些不太可能出现校准漂移的压力传感器。此外，工程师还可以通过部署通风系统，促进空气流动，以防止冷凝现象的发生。
3.印刷电路板（PCB）的问题
印刷电路板（PCB）是智能手机、物联网设备等许多广受欢迎的电子产品中必不可少的一个组件。但是，如果PCB制造商和设计人员不注意，使得PCB和它周围的任何传感器出现问题，则很有可能会导致产品故障。首先，对于大多数PCB来说，最好避免进行90度角的布线，因为这种布线方式往往会增加电磁干扰，而过量的电磁干扰会导致出现产品缺陷。
此外，使用可制造性设计（DFM）有助于PCB制造商避免出现可能会在生产过程中浮现的问题。对PCB进行可制造性设计检查，检查PCB上的器件布局是否可能破坏制造和装配过程。比如，当您在一款物联网设备中使用了多个传感器时，请记住，你有必要检查PCB的发热区域，并评估可能的温度变化以及这种温升是否会破坏传感器。
4.由于网络安全漏洞导致的故障
在消费电子产品中，物联网设备是使用传感器的最常见产品品类。现在的家庭正在迅速习惯家中部署的多个物联网设备，但是在这里有一个重要的问题，就是物联网设备通常没有或者严重缺乏安全保障措施。
来自网络安全机构的多份研究报告指出，2019年物联网设备将面临更多的攻击。Avast的一份出版物中预测，物联网恶意软件的演变将使其变得比以往出现在计算机和智能手机中的恶意软件更加复杂。
此外，诺基亚的一项研究发现，2018年，物联网僵尸网络活动占到整个恶意软件运营商网络活动的78%。研究人员还担心黑客黑入智能城市传感器并对整个社区造成严重破坏，而不是仅仅盯着消费者设备。在对三家领头的智能城市传感器供应商的一份调查中，发现了17个网络安全方面的缺陷，其中关键漏洞高达八个。
这一研究发现表明，传感器公司和客户有很多尚未发现的已知的网络安全问题，风险在不断增长，并且需要在未来几年内进行全面管理。构建物联网设备的工程师需要在整个传感器和其他组件的设计和生产过程中将网络安全作为首要问题，以帮助减少网络安全故障对设备的影响。
5.由于燃油质量低或维护不当导致汽车氧气传感器出现问题
今天的汽车配备了一系列传感器，特别是当这些车辆部署了包括车道感应或者避障功能在内的一些自动驾驶相关的功能时，传感器的种类和数量更加繁多。此外，还有一种常见的轮胎温度压力传感器，它会在轮胎压力过高或者过低导致无法安全行驶时告诉人们何时需要调节一下轮胎的压力。但是，还有一些人们所不熟悉的传感器，比如氧气传感器。氧气传感器可以监测排放尾气中的氧气含量。该传感器使用电压信号的形式将结果传达给汽车的计算机，然后，如果有必要，车载计算机会调整输送到发动机的燃料/氧气混合物的混合比例。
当燃料与氧气的比例不合适导致混合物太稀或者过浓时，会导致汽车运行不平稳，或者达不到理想的燃油效率，造成百公里油耗的增加。此外，随着时间的推移，氧气传感器也可能会被燃料添加剂和油灰等燃烧副产物影响而结块。如果不进行定期维护，尤其是没有按照手册要求定期更换火花塞和空气过滤器，可能会导致氧气传感器出现问题。这些器件时为了帮助促进燃料进行完全燃烧，燃烧不完全会导致排放系统中的废料积聚。
如果驾驶员使用了不推荐使用的汽油或者劣质汽油，氧气传感器的寿命也可能低于预期的平均寿命。汽车制造商会在车辆手册中提供氧气传感器的使用注意事项等信息，以帮助车主避免遭遇氧气传感器故障。例如，一般都会建议在车龄不到十五年的汽车上，行驶六万到九万英里时需要更换一次氧气传感器。
主动考虑、提前预防可以减少传感器故障
本文介绍了在生产期间或工作期间可能出现的传感器问题。当传感器生产商和客户们提前考虑可能出现哪些故障并进行预防时，就可以避免传感器出现故障，正常服务于客户的产品。

传感器是一条纽带，它将数字世界和物理世界迷人地连接在一起。但是，要获得有价值的可用数据并非易事。实际上，许多刚刚进入物联网领域的设计人员都对传感器数据的混乱没有足够的心理预期。

引导客户相信，他们看到的大量“错误”数据并不是因为传感器本身出了故障，成为物联网运动传感器公司MbientLab的日常工作。之所以数据错误，是因为集成了这些传感器的系统设计中缺少一些进行数据清理的关键步骤。
必须正确理解通过机器学习训练物联网的难度。“多年来，工具和硬件都取得了长足进步，但是，对于数据处理的基本理解仍然没有多少改进。
要搞清楚干净数据和脏数据之间的区别，很重要的一点是，看看数据是如何从A点到达B点的。
概括来说，传感器的原始数据需要进行后端处理。基础传感器将原始信号从一种形式的能量转换成模拟信号或者数字信号，可能需要施加外部电源，也可能不需要。最初的原始转换来源于现实世界的模拟信号：力、热、光、磁、声音。经过传感器转换后，沿着传感器内部或者印刷电路板上的信号路径继续前行，如果有需要，模拟信号可以经过调节、放大环节转换成数字信号。然后，将数据发送到微处理器或者其它类型的计算单元中，通过算法进一步过滤噪声，并以应用所需要的方式提取相关信息。
计算体系架构刚刚开始着手研究怎么有效地进行这种数据处理，有些数据需要在边缘设备上进行预处理，其它数据则发送到更强大的服务器中进行清理。
“边缘计算将发挥巨大作用，”“基础构建模块都有了，我们现在需要弄清楚，怎么有效地移动任意格式的传感器数据，数据移动过程中涉及的内存层次结构如何设计，以使得可以实现最佳计算性能。一句话，就是如何提高传感器数据的计算效率。
一个传感器的例子
有些操作需要基于那些用来鉴别一段时间内趋势的数据立即进行动作，这类数据的提取非常关键，此外，清除已经丧失了价值的数据也很重要。考虑到存在多种类型的这种数据，而且有些情况下，需要多种数据类型来建模物理世界或判断某人是否应该立即进行医疗急救，这种数据提取和清除工作更加艰难了。
数据也可能一开始是干净的，但是经过更新或者病毒入侵后变脏了。
“在全球范围内，所有组件都需要尽可能安全，因此您希望从硬件中建立信任。组件安全启动后，通信数据本身就已经具备了某种程度的可信度。但是，有的系统也可能存在不安全的未知组件，这就需要对数据进行入侵检测和软件分析，以查看数据和组件是否存在任何损坏。在汽车中，我们希望检测出那些给出异常或奇怪数据的部件，这不仅是组件安全问题，还涉及到人身安全。”
脏数据肯定要清理掉，但是它在哪里变脏的以及是如何变脏的，决定了下一步采取的行动。是不是传感器本身产生了脏数据，设计人员需要一开始就考虑到这一点。“解决传感器问题需要大量的专业知识，” “它需要设计人员在硬件层面了解传感器，理解从传感器中提取的数据，具备软件(算法)开发的经验。”

蛙视的现场工程师能够在数据获取及控制系统使之能过测量所有所需参数方面对客户进行引导。这其中要设计一个太阳能系统，该系统的功率分配很恰当，从而维护每个选址的所有系统的运行。我们能够帮助客户选择最恰当的传感器、传感器装配硬件、恰当的封装及计算机的实时访问。

第一步：选择一个降水及液位传感器
最常见的雨水触发事件就是降雨及在特点时间段内水位上升。触发事件可以只是一种，也可以是几种同时发生。适当的装配、维护及选址可以避免受周遭环境的干扰，这一点对于传感器收集正确的数据至关重要。
对于水位的测量，不同的传感器精度不同。液位传感器不同，电源、信号输出、花费及特定的装配需求的变化也很大。这其中要用到的传感器一般包括压力传感器、起泡器、雷达传感器、超声传感器、声传感器及轴角编码器。
第二步：事件的选择及自动化
对于设备的选择来说，这一点很重要。因为它决定着系统及电脑对布点的控制。最好的方法就是对DCP(data collection platform) 的使用进行标准化。在这一平台上，网络内所有布点都使用同一数据记录器/控制器。
该平台应该向现场及监督人员提供完整的数据，从而配置事件触发的逻辑标准，通过移动或者其他遥测方法获取日常数据，且通过软件设备与客户的电脑或者手机相连接。这些平台在设计上应实现以最小的能量消耗实现最大的监测需求，这种系统设计在非专属的传感器及取样器界面的选择上范围更广。专业的数据获取系统同样为遥测外设、算法功能、自动化、数据传输界面及数据可视化提供了全面的选择。
第三步：离散或复合水样
选定数据收集及控制模块之后，下一步就是根据需求选取水样并装瓶，水样可以是离散的也可以是复合的。选一个信誉良好的生产商和一份方便使用的稳定的水样，可以从你的数据记录仪或者控制模块收到外部触发信号。
第四步：实时信息传输
之前提到过，通过互联网实时访问现场来收集数据是有几个理由的。第一个也是最重要的一个理由就是在特定的布点达到了事件的标准时的自动预警。可以通过电子邮件或者短信的方式将信息发给特定的用户组。实时访问并从现场传输数据的另一个关键原因就在于保证该布点是正常运行的并在收集有价值的数据。这一功能使得用户可以不断获取现场数据及趋势分析，从而实现现场服务的资源及花费达到最小化。
第五步：水质
需要检测水质的单位，同样也会考虑水质多参数传感器的。水质多参数传感器可以测量并计算温度、pH、电导率、溶解氧、浊度、深度、叶绿素及其他参数。选用水质多参数传感器既可以满足你目前的监测需求，而且蛙视在不久的将来还可以增加更多的参数。
客户选择传感器（比如蛙视的溶解氧及多参数传感器）的一个重要考量就是该传感器可以在户外不间断地监测水质，且能够自清洁，以防止在布点过程中传感器部件及表面受水生植物快速生长的影响。早期的生物污染可能会使数据失效，且需要更为频繁的维护和校准，也就需要额外多次跑现场。