本发明公开了一种联合循环机组运行状态监测传感器故障在线检测方法，按照时序对联合循环机组的运行数据进行整合，然后动态判断每个运行窗口周期的稳态数据，确定机组处于稳态工况的运行数据，根据运行数据的相关系数，确定各负荷区间的特征变量矩阵并作为训练数据集，对构建的各负荷区间的传感器信号预测模型进行训练，根据训练后的模型进行传感器故障的在线检测；该方法克服信号故障样本稀少难题，采用分组建模与权重设计的合理方法，不仅有效提高了传感器故障检测的准确性，还可以利用模型预测出的模拟信号，实现传感器故障的信号重构，进而保证了燃气轮机联合循环机组运行状态监测与诊断系统的高效运行与准确决策。