传感器作为复杂装备监测系统的关键组成部分，若发生故障会引起误报警，极大影响复杂机械系统状态监测的可靠性。针对该难题，笔者从系统角度出发，提出一种基于去趋势互相关分析（detrended cross-correlation analysis，简称DCCA）和双尺度自编码器（dual auto encoder，简称DAE）的传感器故障检测方法，记作DCCA-DAE。首先，采用DCCA方法建立耦合网络，将数据从欧氏空间扩展到拓扑空间，实现对系统多源多态监测数据蕴含信息的全面表征；其次，构建基于DAE的异常检测方法，消除工况变化对传感器监测序列产生的影响，实现工况复杂变化下的系统传感器故障准确检测；最后，利用某电厂汽轮机组历史数据，验证所提方法的综合性能。结果表明，DCCA-DAE模型特征提取能力强，检测精度显著优于传统支持向量描述和自编码器等方法，在工业场景中传感器故障检测领域具有良好的应用前景。