随着科技的不断发展，内燃机广泛应用在汽车、船舶、飞机等工业领域。由于结构复杂，工作条件恶劣，内燃机在运转时极易发生不可预知的故障。而其发生故障后，不仅会影响整个机械设备的正常运转，而且容易引起人员的伤亡，造成巨大的损失。因此，对内燃机进行故障诊断具有十分重要的意义。　　本文首先对内燃机常用的故障诊断方法进行了介绍。采用小波包降噪处理和能量特征值提取的方法对内燃机进行故障诊断研究。本文以北内491Q内燃机为研究对象，通过对内燃机的组成系统和结构的分析，研究了内燃机常见故障状态及故障机理，进行了故障模拟分析。　　为实现内燃机状态数据的快速、准确采集，本文基于LabVIEW和美国NI公司PCI-6281数据采集卡成功构建了高速数据采集系统，该系统具有数据采集、图形实时显示、数据保存及数据回放等功能。　　根据内燃机故障诊断实验要求，选择了速度传感器和超声传感器用于数据采集，并根据数据采集卡的输入要求，完成了转速调理电路、振动调理电路、温度调理电路的设计。　　由于内燃机振动信号的非平稳性且频率分布范围较广，所以本文采用小波包降噪对其进行处理。由于降噪处理时软阈值降噪和硬阈值降噪都存在缺陷，本文提出了新阈值方法对内燃机振动信号进行降噪指标分析。针对内燃机故障诊断，提出基于小波包能量谱的故障诊断方法，通过与时域分析、频域分析的比较，验证了特征能量谱可以有效进行内燃机故障状态的识别。