伴随着现代科技的迅猛发展及世界经济总体局势的回暖,汽车的保有量呈持续上升趋势。汽车工业飞速发展的同时,也有力促进了汽车精准化和智能化的不断提高。这一方面使得汽车的驾驶操作更为便捷,汽车消费群体数不断增加,推动了汽车的普及；另一方面同时也引发了环境污染、交通拥堵、能源短缺、噪声污染等问题,尤其是现在颇受热议的“雾霾”天气。汽车运行过程中,由于部件众多,机理复杂,工作条件不稳定,极易产生故障且故障成因较难排查。发动机故障产生原因与故障现象往往呈现不确定性对应,某一故障原因可能引发形式互异的故障,或是同种故障现象不是由确定的故障原因诱发的,这增加了故障判断难度,还常造成不必要的的维修浪费。尤其是汽车智能化的发展,增加了故障发生率及维修难度,客观条件的制约使得汽车发动机诊断的需求更为迫切。基于上述问题,本文提出了基于尾气成分分析的针对发动机失火故障的诊断方案。从失火故障的定义出发,介绍了发动机失火现象的起因、类型、失火危害,并在此基础上介绍了三种广泛研究的失火诊断方法的工作机理及使用范围,着重介绍了从尾气成分角度出发的失火诊断方法的原理及其影响因子。对于发动机失火故障诊断较为常用的智能理论有专家系统、神经网络、支持向量机等。这三种常用智能诊断方法可以在对故障样本学习的基础上建立故障特征与故障类别之间的对应关系,实现对失火故障模式的分类。但是前两种诊断方法的学习训练过程需要的故障样本规模较大,而在实际中,失火故障样本不易获取。本文的重点研究内容是面向小规模样本的故障诊断分类器的设计。在机器学习的背景下,简要介绍了统计学中几个基本的概念,侧重阐述了支持向量机中的最优决策面、核函数形式、多分类模式、决定分类器性能的关键参数及其几种典型优化方法等基础理论。在此前提下,建立了基于支持向量机的发动机失火诊断模型,通过汽车尾气的五种特征气体和故障现象间的非线性对应,构建了一个针对小样本的基于改进ABC算法优化支持向量机的分类器,用于发动机失火故障诊断,取得了不错的诊断效果。本文的理论研究进展是：通过深入研究人工蜂群算法的具体实现过程,提出了一种新的基于权重调整和模拟退火算法结合的改进的人工蜂群算法,提升了ABC算法的收敛性能,并将此改进的ABC算法应用于SVM分类器中关键参数的优化,仿真验证了其有效性。