当代社会汽车工业的迅速发展,汽车生产量和保有量在不断加大,给汽车的维修人员带来了诸多难题。随之而来的汽车安全运行问题也受到越来越多的关注,加强对汽车的故障检测就成为了有待研究解决的重要课题。汽车的ABS系统是汽车的重要组成部分。一旦发生故障会造成汽车不能立刻制动,甩尾侧滑,甚至旋转掉头等现象。严重的影响了行车安全。由于神经网络具有并行分布处理、自适应、联想、记忆及聚类和容错性等诸多优点,适用于汽车ABS系统中调节器、传感器发生故障时的故障诊断。根据汽车ABS系统中调节器、传感器发生故障时的特点,建立了用于故障诊断的BP神经网络模型,这种传统的BP神经网络对初始值的要求高,存在容易陷入局部最小值,收敛速度慢甚至不收敛的缺陷。本文利用了遗传算法的全局最优搜索能力,对传统BP神经网络的初始权值和阈值进行了优化,有效的加快神经网络的学习速度改善其不收敛的缺陷。然后将优化后的BP神经网络引入到汽车ABS调节器、传感器的故障诊断中,增强了故障诊断的可靠性。最后本文利用Matlab对汽车的ABS系统的调节器和传感器进行故障诊断仿真,通过仿真比较得出,优化后的BP神经网络在故障诊断速度上以及诊断的误差率上都优于传统的BP神经网络。