现代汽车发动机检测技术发展迅速，对电控发动机电子控制部分的检测、分析已具有了一套十分成熟的方案，与之相对应的电控系统故障诊断技术也相对比较成熟；但是与发动机机械故障诊断有关的实验台设计和机械故障诊断系统的开发方面仍然很少有所涉及。　　本论文从分析国内外汽车发动机检测与故障诊断技术的现状入手，在制定发动机机械故障实验台设计方案的基础上，以自己设计开发的汽油发动机机械故障模拟实验台架为平台，采集相关数据。利用BP神经网络的分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，设计出以BP神经网络为基础的发动机机械故障诊断系统。在文章的最后，把故障模拟实验平台模拟发动机各种机械故障的实验数据应用于发动机机械故障诊断系统中，进行对比分析并进行验证。总结了基于BP神经网络的故障诊断系统的优点以及不足之处，还探讨了未来神经网络用于发动机机械系统故障诊断的前景和发展方向。　　研究表明，本文所开发的发动机机械故障诊断系统通过实验验证实现了预期目标，这样有利于汽车发动机机械故障诊断与检测向专家化、网络化、智能化方向发展。