无线传感器网络(WSN)作为一种全新的信息获取和处理技术,其应用已引起世界各国在军事、工业、环境和学术界等领域的极大关注。目前WSN系统已具备结构复杂化,功能较完善以及高自动化等特性,然而,如何尽可能延长其使用寿命是近年来较热门的话题。节点作为关键枢纽,其发生故障会降低整个无线传感器网络系统的服务质量,因此,节点的故障诊断对WSN系统安全、可靠及有效运行起着重要的作用。本文对短暂、噪声、恒定故障的检测方法进行研究。检测的方法为基于规则的检测方法、最小二乘估计法、基于时间序列的一阶二元AR检测方法,并给出了这些方法在实际数据检测中的应用。通过注入故障数据的方法,对三种方法的检测性能进行分析,不仅体现三种方法之间检测精确性和鲁棒性的差异,而且还可以为其他方法用于传感器故障检测时提供有效性借鉴。在此基础上,本文进一步就无线传感网络中比较法探测故障技术存在的显著地弱点,提出了一种基于Petri网模型的新型自我诊断模型,它能对相邻节点数据的依赖性降到最小,当传感器所有部件和部件间联系均完好,传感器就被诊断为无故障。该模型通过分析传感器部件行为可以准确确定传感器状态,并应用关联图像,借助皮尔逊相关系数来评估传感器内部关联状态,若以上两部分均符合要求,则传感器就是无故障的。仿真结果表明借助工具HPSIM可以探测出永久性故障。