太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种新型物理农业害虫防治装置，是一种新兴范式，将物联网技术延伸至太阳能杀虫灯（SIL）。SIL-IoT由具备趋光性功能的农业迁徙害虫预防和控制功能的SIL节点组成，可部署于广阔区域，确保害虫爆发区域定位，减少农药剂量并监测农业环境状况。SIL-IoTs在农业生产中被广泛应用，已有多项研究进行。然而，在大多数当前研究项目中，故障诊断并未被考虑，尽管SIL-IoTs故障对SIL-IoT的开发和应用有负面影响。基于这一背景，本研究旨在分析SIL-IoT故障诊断的特性和挑战，这自然引出了后续提出的大量未解研究问题。首先，介绍了SIL-IoT的概览和新水平，并分析了SIL-IoT故障诊断的重要性。其次，SIL节点的故障被列出并分类为不同类型的无线传感器网络（WSN）故障。此外，WSN的故障被分为基于行为的、基于时间的、基于组件的故障和基于区域的故障。讨论并总结了WSN中不同类型的故障诊断算法（如统计法、概率法、分层路由法、机器学习方法、拓扑控制法和移动汇法）。此外，WSN的故障诊断策略被分为基于行为的策略（即主动型和积极型）、基于监控的策略（即连续型、周期型、直接型和间接型）和基于设施的策略（即集中型、分布型和混合型）。基于上述算法和策略，引入了四种故障现象：1）异常背景数据，2）部分节点异常通信，3）整个SIL物联网异常通信，4）实际存在异常行为的正常性能，并分析了针对上述故障现象调整的故障诊断工具（如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer）。最后，强调了SIL-IoT故障诊断的四大挑战，即：1）SIL节点复杂的部署环境，导致异构WSN在能量收集不均条件下的故障诊断挑战，2）SIL节点任务冲突，因高压放电干扰，3）连续区域节点信号丢失， 导致区域链路故障，以及4）多次故障诊断情况。总之，故障诊断在确保SIL-IoT的可靠性、实时数据传输和杀虫效率方面发挥着关键作用。这项工作还可以扩展到各种类型的智能农业应用，并提供故障诊断参考。
