汽车技术随着时代的发展也在进步,汽车上采用的技术和结构比过去更加错综复杂,综合利用其他行业相关技术的比例更高,比如电子技术,也导致汽车使用过程中的可靠性等问题也越来越突出。现代汽车故障诊断已不仅仅是汽车出现故障后的诊断,还包括汽车运行过程中的故障预警。发动机作为汽车的核心部位,线路日趋复杂,故障节点数随着系统的复杂化而节节攀升,故障诊断面对的难度迅速增大。现有的故障诊断工具和人工经验法,对故障诊断的准确性有待提高。此外它只能确定故障是否存在或不存在,而无能力对故障的趋势进行判定,已经很难满足现代汽车正常使用的需要。本文将模糊逻辑、神经网络和专家系统融合,联系工作中存在的发动机有关故障发现、原因判断上的实际情况,尝试在构建电控发动机故障诊断系统及其实现技术开辟新途径加以探究。本文研究模拟开发诊断系统包含有知识库、数据库、推理机、解释部分以及知识获取五个组成部分,系统是在Windows XP的平台上,以MATLAB为数据处理软件,运用面向对象的程序开发语言Visual C++7.1为编程语言和数据库语言Access开发完成的。在本文中,通过发动机单故障和多故障的仿真模拟实验,采用大量的故障征兆样本数据,通过常规故障诊断方法对单故障和多故障诊断的结果进行了验证。汽油发动机在无负荷时不同转速工况下排放气体(CO、CO2、NOx、HC、和O2)排放量作为训练样本,先对样本进行归一化,训练样本集用于建立和训练神经网络,训练神经网络用于诊断发动机气缸的工作状态;以Visual C++7.1为编程语言,设计人机接口实现系统和用户之间的界面,实现数值的输入和输出;用MATLAB仿真实验结果,完全利用解释器的作用。实验结果表明,本文描述的一系列诊断方法,显示出了一定程度的优势,为相关智能故障诊断方法的开发和技术应用提供了一种或许可以借鉴的范本。