集中式汽车检测线以机械、电子、控制以及计算机技术为基础,利用传感器以及相应的检测设备对汽车的安全、性能等状态进行快速准确的测量,并通过对比相关国家标准作出性能评价。检测线系统中包含各种电子电路、机械设备等,一旦出现故障,需要诊断专家到达现场进行故障诊断,此种诊断模式费时费力,降低了检测线的使用效率,因此研究集中式汽车检测线故障诊断系统,对于提高故障诊断效率,保障集中式汽车检测线稳定运行有着重要意义。本文以集中式汽车检测线为研究对象,首先介绍了集中式汽车检测线的组成及其功能,并根据故障原理进行分类,主要分为检测设备系统故障、测控系统故障、数据采集系统故障,根据不同故障类型的特点,本文采用基于故障树的汽车检测线故障诊断专家系统对前两类故障进行诊断,采用基于神经网络的汽车检测线故障诊断方法对第三类故障进行诊断,并设计了基于ARM Cortex-M3的故障数据采集硬件电路,主要包括模拟信号采集电路以及数字信号采集电路,为故障诊断提供事实依据。基于故障树的集中式汽车检测线故障诊断专家系统:建立集中式汽车检测线故障树,涵盖三个大系统、十个子系统以及三十八个底事件。进行定性分析,确定其最小割集,采用基于信息指数修正的专家调查法对最小割集进行定量分析,得出其故障概率及概率重要度。之后建立故障诊断专家系统,根据汽车检测线故障树结构,设计故障部件知识表、故障数据知识表、故障现象知识表、故障规则知识表、故障维修知识表作为专家系统知识库,采用基于知识的产生式规则诊断推理融合方式作为推理方式。基于神经网络的集中式汽车检测线故障诊断:建立故障诊断神经网络模型,分别使用BP神经网络和LSTM神经网络构建集中式汽车检测线故障诊断模型,确定各状态参数,对输入故障数据进行预处理处理,根据训练结果,对神经网络模型的训练参数进行优化。之后对选取的数据进行测试,实验结果验证了基于神经网络的集中式汽车检测线故障诊断模型对于提高故障诊断准确率有着良好效果。最后对集中式汽车检测线故障诊断平台进行设计与实现,确定了客户端/服务器的架构模式,采用python语言、SQL Server关系型数据库进行开发,主要包含用户信息、故障诊断、检测数据监测及诊断、历史故障信息查询等模块,并对诊断平台进行测试,结果表明本文研究设计的故障诊断平台可以实现不同故障类型的诊断功能。