无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)是由大量静止或移动的无线传感器节点经由多跳以自组织的方式组成的无线网络,主要用来对数据进行感知、采集、处理和传输。无线传感器节点因其体积小且能自组织形成网络的优势被广泛的部署到恶劣环境或人类难以到达的区域进行信息监测,因此传感器节点极易发生各种故障,使感知数据无发送到基站进行分析或者感知数据出错,导致后续分析有误,造成不可估量的后果。因此,对传感器节点进行故障诊断是至关重要的,本文主要针对网络中不同的场景和优化要求,提出了不同的故障诊断算法:(1)针对无线传感器网络中节点故障率较高时,传统分布式故障诊断算法故障诊断精度较低的问题,提出了一种基于邻居节点预状态的无线传感器网络故障诊断算法。该算法综合邻居节点感知数据和传感器节点感知数据来对传感器节点进行故障诊断,并借助移动充电传感器节点将诊断状态传输到基站,在不增加能耗的前提下,提高了故障诊断精度,且该算法在故障率较高的网络中仍能达到较高的故障诊断精度。(2)针对无线传感器网络中节点故障率较高时,传统分布式故障诊断算法中消耗能量较高的问题,提出了一种基于移动充电传感器的故障诊断算法。该算法根据最小均匀分簇算法对传感器节点进行分簇,由簇头根据节点感知数据的相似性对传感器节点进行故障诊断,最后借助移动充电传感器节点在进行数据收集的同时对簇头节点进行充电。该算法在保证故障诊断精度的同时,极大程度的减少了网络中能量的消耗,并借助移动充电传感器,进一步延长了无线传感器网络的使用寿命。(3)针对传统的分布式故障诊断算法故障诊断精度随网络中节点故障率的增高而降低且在稀疏网络中不可行,传统集中式故障诊断算法中多跳传输能量消耗较高的问题,提出了基于卷积神经网络的故障诊断算法。该算法引入移动充电传感器将数据传输到基站并对需要充电的传感器节点进行能量的补充,再由基站训练卷积神经网络对节点进行故障诊断。该算法的故障诊断准确率不会随着故障率的变化而变化,同时能够对故障进行分类,且能够延长无线网络的运行时间。