目前,汽车已经成为人们不可或缺的交通工具。汽车在运行时由于磨损、老化等原因常常会发生故障,给人们生命和财产安全带来了巨大的威胁。早在上世纪40～50年代,国外便开始了汽车故障诊断。近年来,我国的汽车越来越多,汽车故障诊断在我国蓬勃发展起来。本文首先介绍了汽车故障诊断的内容,然后从故障特征和诊断理论两方面对汽车机械故障诊断进行了研究,详细分析了汽车机械故障产生机理及其诊断方法。汽车故障诊断利用传感器获取汽车实时工况数据,利用时、频域数值分析方法提取故障特征,利用人工智能(如专家系统、神经网络等)进行故障诊断,大大提高了汽车故障诊断水平。神经网络用于汽车故障诊断,用得较多的是BP神经网络。实际中,故障现象和故障、故障特征和故障之间往往有着某种逻辑关系,而BP神经网络恰恰可以通过样本的学习记住这些逻辑关系,可以很好地用于汽车故障诊断。文章最后完成了诊断仪通的硬件和软件设计,并实现了部分诊断功能。