能源问题和环境污染问题促使电动汽车在人们的生活中逐渐普及,与此同时也带来了更多的安全隐患,电动汽车的安全性和可靠性是电动汽车最重要的性能。目前电动汽车的故障诊断和处理方式还有不足之处,电动汽车售后服务系统还有提升的空间。因此,对智能诊断处理技术进行研究,提高车辆安全性变得十分重要。本文通过研究了电动汽车故障诊断所存在的问题,设计了一套电动汽车远程诊断与服务系统,系统的主要研究内容如下。首先,从电动汽车远程诊断与服务系统的服务对象入手,通过研究分析系统的适用对象,对系统进行功能需求分析,确定系统的需求和设计目标,对系统的架构方案作出了详细安排。然后,研究了电动汽车常见的故障类型,对电动汽车故障类型进行了详细分类。分析了现有的故障诊断技术的缺点,针对传统故障诊断算法的局限性,研究基于人工神经网络的电动汽车智能故障诊断方法。在MATLAB中建立基于概率神经网络的电动汽车故障诊断模型,针对概率神经网络需要寻优的问题,采用改进的粒子群算法优化概率神经网络的平滑因子,仿真结果验证了诊断模型的可行性,提高了故障诊断的准确率。最后,基于B/S架构设计开发了电动汽车远程诊断与服务系统的远程客户端,并对远程客户端进行了功能性验证。