由于无线传感器网络工作环境复杂和多变，网络节点很容易出现故障，而故障诊断是通过一定的机制来检测网络节点的异常状况并给出诊断结果，因此故障诊断对无线传感器网络的可靠性管理意义重大。本文分别给出了基于分簇机制和基于神经网络的无线传感器网络故障诊断方法，具体内容如下：首先，针对传感器节点传感器间歇性故障，本文给出一种分布式分簇故障诊断方法。间歇性故障是指故障的节点有时会呈现正确的行为。该方法先对网络进行基于簇头诊断的分簇，即选择符合簇头条件且被诊断为正常的节点作为簇头，然后在每个簇内，由簇头节点直接对其成员节点进行诊断。该方法采用多次信息感测的策略提高间歇性故障的诊断准确率，并说明了该策略的可诊断性，同时给出故障诊断准确率的理论分析结果。仿真实验结果表明该诊断方法具有较高的故障检测准确率。其次，本文给出一种基于RBF神经网络对无线传感器网络节点进行故障诊断的方法，该方法先应用粗糙集中的约简算法对无线传感器网络节点故障诊断信息进行约简，然后使用训练样本对RBF网络进行训练，最后，使用训练后的RBF网络对测试样本进行诊断。在仿真实验中，将RBF网络与之前多数诊断方法中采用的BP网络进行比较，结果表明RBF网络的训练速度远高于BP网络，且在不考虑故障信息准确性、数据传输误差等因素的影响下，两种网络的故障诊断都有较高诊断准确率。