太陽能殺蟲燈物聯網（SIL-IoTs）是一種新型物理農業害蟲防治裝置，是一種新興范式，將物聯網技術延伸至太陽能殺蟲燈（SIL）。SIL-IoT由具備趨光性功能的農業遷徙害蟲預防和控制功能的SIL節點組成，可部署于廣闊區域，確保害蟲爆發區域定位，減少農藥劑量并監測農業環境狀況。SIL-IoTs在農業生產中被廣泛應用，已有多項研究進行。然而，在大多數當前研究項目中，故障診斷并未被考慮，盡管SIL-IoTs故障對SIL-IoT的開發和應用有負面影響。基于這一背景，本研究旨在分析SIL-IoT故障診斷的特性和挑戰，這自然引出了后續提出的大量未解研究問題。首先，介紹了SIL-IoT的概覽和新水平，并分析了SIL-IoT故障診斷的重要性。其次，SIL節點的故障被列出并分類為不同類型的無線傳感器網絡（WSN）故障。此外，WSN的故障被分為基于行為的、基于時間的、基于組件的故障和基于區域的故障。討論并總結了WSN中不同類型的故障診斷算法（如統計法、概率法、分層路由法、機器學習方法、拓撲控制法和移動匯法）。此外，WSN的故障診斷策略被分為基于行為的策略（即主動型和積極型）、基于監控的策略（即連續型、周期型、直接型和間接型）和基于設施的策略（即集中型、分布型和混合型）。基于上述算法和策略，引入了四種故障現象：1）異常背景數據，2）部分節點異常通信，3）整個SIL物聯網異常通信，4）實際存在異常行為的正常性能，并分析了針對上述故障現象調整的故障診斷工具（如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer）。最后，強調了SIL-IoT故障診斷的四大挑戰，即：1）SIL節點復雜的部署環境，導致異構WSN在能量收集不均條件下的故障診斷挑戰，2）SIL節點任務沖突，因高壓放電干擾，3）連續區域節點信號丟失， 導致區域鏈路故障，以及4）多次故障診斷情況。總之，故障診斷在確保SIL-IoT的可靠性、實時數據傳輸和殺蟲效率方面發揮著關鍵作用。這項工作還可以擴展到各種類型的智能農業應用，并提供故障診斷參考。