El sistema heterogéneo no tripulado, que está compuesto por vehículos aéreos no tripulados (UAV) y vehículos terrestres no tripulados (UGV), se ha aplicado ampliamente en muchos dominios. El diagnóstico colaborativo de fallos (CFD) entre UAV y UGV se ha convertido en una tecnología clave en estos sistemas no tripulados. Sin embargo, el diagnóstico colaborativo de fallos en sistemas no tripulados enfrenta los desafíos del entorno dinámico y el ancho de banda de comunicación limitado. Este documento propone un marco de diagnóstico colaborativo de fallos activado por eventos para el sistema UAV-UGV. El marco tiene como objetivo lograr un monitoreo autónomo de fallos y un diagnóstico cooperativo entre sistemas no tripulados, mejorando así la seguridad y la fiabilidad del sistema. En primer lugar, proponemos un mecanismo de activación de fallos basado en sistemas de aprendizaje amplio (BLS), que utiliza datos de sensores para detectar e identificar fallos con precisión. Luego, bajo el mecanismo de activación de eventos dinámicos, se utiliza la topología de comunicación de red entre el sistema UAV-UGV y BLS para lograr un diagnóstico colaborativo de fallos. Para validar la efectividad de nuestro esquema propuesto, realizamos experimentos en una plataforma de simulación de software en el bucle (SIL). Los resultados experimentales demuestran que nuestro método logra una alta precisión de diagnóstico para el sistema UAV-UGV.