汽车发动机是一个复杂的动力系统,其设备之间的复杂性导致汽车发动机故障诊断的复杂性和不确定性。由于这种不确定性的存在,使得难于建立一个定性的模型用于汽车发动机故障诊断。故障诊断技术发展至今,不确定性问题的解决成为目前研究的首要问题。贝叶斯网络作为目前最有效的解决不确定性问题和表达不确定性知识的推理模型,已经成为故障诊断领域的研究热点。本文针对汽车发动机故障诊断中存在的不确定性问题,对故障诊断的方法比较、故障模式和原因分析、贝叶斯网络建模及故障诊断推理等问题做了研究,具体工作表现在以下几个方面:分析了各种故障诊断技术和多种解决不确定性问题的方法,通过比较,从理论上确定了贝叶斯网络在故障诊断领域的优势。研究了贝叶斯网络理论,包括贝叶斯网络的特征、贝叶斯网络结构学习和参数学习、贝叶斯网络推理。在对汽车发动机故障模式和原因分析的基础上,建立了基于贝叶斯网络的故障诊断模型,并对模型的网络结构构建、知识表达进行了深入研究。文章针对贝叶斯网络结构学习复杂性高的缺点,提出基于分簇理论的贝叶斯网络结构优化算法。该算法在原始网络模型结构的基础上进行优化搜索,结合先验知识,旨在寻找最优的网络拓扑结构。文章论述了该算法的原理,基于该算法的诊断推理,并且从网络信息误差和算法复杂度等方面分析了该算法的性能。通过比较,说明改进的贝叶斯网络故障诊断算法在性能上有很大提高。论文建立了基于贝叶斯网络的汽车发动机故障诊断系统,并用C#语言实现了整个系统,包括网络建模,结构学习,诊断推理,决策维修等。通过试验和比较,表明此方法能有效地降低推理复杂度,提高诊断正确率,从而验证该故障诊断模型及算法能有效地解决汽车发动机故障诊断中的不确定性问题。