汽车天窗是一个较为复杂的汽车外饰系统,它由框架组,机械组、马达组、玻璃组和遮阳帘构成。如今,汽车天窗逐渐成为汽车的标准配置,汽车外饰的美观性以及功能性逐渐被人们重视,但是发生于汽车外壳的异常超过一半都是来源于汽车天窗,尤其是异响问题一直影响汽车使用者的驾驶体验,因此在汽车天窗不拆解的情况下,对所发生的故障做出及时准确的判断,判明故障部位、找出故障原因、提出故障解决办法,减少汽车天窗修理的盲目性就显得尤为重要了。在汽车天窗的故障诊断过程中,由于天窗结构的复杂性、检测系统的局限性和信息表达的不精确性,特别是对于汽车天窗此类复杂的诊断对象,其内部和部件之间可能存在着多种复杂形式的多源故障和相关故障,而故障现象与故障原因之间的因果关系并不一定确定,但它具有很强的不确定性和随机性,很难确定故障的真正原因。因此,传统的故障诊断技术越来越难以满足人们对复杂设备诊断的可靠性要求,这就要求我们探索一种有较强分析能力和解决不确定性问题的诊断方法,基于贝叶斯方法的贝叶斯网络在分析、解决不确定性因素上具有许多优点。汽车天窗生产过程中的质量控制对于提高成品率,降低成本具有重要意义,在汽车天窗制造行业中,由于人、机器、物料、制造方法、测量方式、环境因素等都会对最终的产品素质产生影响。所以传统的专家系统诊断分析方法的应用受到限制。针对这种情况,论文采用贝叶斯网络建立用于诊断汽车天窗生产中质量异常的诊断方法,利用天窗制造过程中的先验知识,结合需要诊断的异常征兆,为汽车天窗生产过程中的异常诊断提供思路。针对汽车天窗的工作原理及其故障征兆,采用了质朴型贝叶斯拓扑结构建立了汽车天窗系统故障信息贝叶斯网络模型,同时以粒子群算法和贝叶斯算法为理论基础,研究了贝叶斯网络结构、参数学习方法,并利用该方法实现了对汽车天窗网络诊断模型的在线式样本学习,然后通过应用实例分析验证了在线式贝叶斯网络故障诊断模型比传统的贝叶斯网络模型具有更高的故障诊断准确率,并在此基础上利用Matlab、VB等开发工具完成了对汽车天窗故障诊断系统对应模块的设计,最终将该系统应用于汽车天窗的故障诊断中。