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。