传感器异常检测与处理方法通常包括以下步骤：
数据采集：首先通过传感器获取数据，并进行实时监测。
数据预处理：对传感器数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、滤波等操作，以确保数据的准确性和可靠性。
异常检测：利用统计学方法或机器学习算法对传感器数据进行分析，检测是否存在异常数据点或异常模式。常用的方法包括基于规则的检测、基于统计学的检测、基于机器学习的异常检测等。
异常处理：一旦检测到异常数据，需要及时采取相应的处理措施。处理方法包括数据修正、传感器重新校准、告警提示等。
故障诊断与修复：如果传感器出现故障，需要进行故障诊断，并根据诊断结果进行修复或更换传感器。
通过以上步骤，可以有效地检测和处理传感器异常，确保系统的正常运行和数据的准确性。
