物联网技术被视为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次信息革命浪潮。当前,物联网技术已被广泛应用于各个领域,在环境监测领域中物联网的应用尤其广泛。在沙漠治理中,通过布设沙漠专用物联网系统,实现对沙漠特殊环境信息的智能监测,可为沙漠科学生态治理提供数据支撑。由于沙漠环境的复杂性和恶劣性,对沙漠专用物联网系统的稳定可靠性提出了严峻挑战。在沙漠环境中,物联网系统往往会经受高温、低温及强紫外线照射等多种外界恶劣环境的影响和破坏,容易引发系统崩溃、采集数据不准确、数据传输不稳定等故障。为提高沙漠区域物联网系统的稳定可靠性,以及系统维护的及时性和便利性,充分利用故障诊断理论与技术,开展沙漠物联网系统故障诊断技术研究,研究沙漠物联网故障诊断方法,以期为物联网系统故障类型智能诊断与故障远程或自动处理奠定基础。具体研究内容如下:(1)针对沙漠物联网系统中出现的故障进行分析,研究确定系统常见故障类型以及故障的征兆信息,建立系统故障类型和故障征兆信息间的关系。研究故障诊断方法,并提出基于BP神经网络的故障诊断方案。(2)通过BP神经网络开展故障诊断分类方法研究,以阿木古龙B站、杨树柴登、甘肃古浪、新疆南疆育苗基地和西藏山南等沙漠监测站点的故障信息为例进行故障诊断分类,故障诊断的准确率为76.79%;为进一步提高故障分类精度,提出了量子蚁群优化算法解决方案。通过引入量子蚁群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,优化后的模型准确率达到了90.94%,极大提高了故障诊断的准确率。量子蚁群优化算法的引入解决了BP神经网络诊断模型陷入局部最优的问题,显著提高了故障精确诊断精度。(3)利用故障诊断模型实现故障类型自动诊断,结合沙漠专用物联网系统维护实际需求,分别从感知处理层、网络通讯层与应用服务层对系统进行设计,研究并实现沙漠物联网故障诊断系统,实现了沙漠物联网系统的故障类型自动诊断与处理。