随着汽车工业和电子计算机技术的迅速发展,越来越多的电控系统应用在现代汽车上,使汽车性能不断提高、结构愈加复杂,汽车故障的检测和维修工作正面临着汽车拥有量与日俱增的巨大挑战,如何快速准确地对汽车故障进行诊断和维修也就成为当务之急。本文论述了汽车故障自动检测的方案。提出了建立基于AT89S52单片机和MAX197A/D转换器的汽车传感器数据自动采集子系统来实现对汽车发动机各传感器的数据采集,并传递给上位机。由于数据采集的信息会掺杂着噪声,因此本文对小波分析的基本原理进行了研究,利用小波变换对采集到的数据进行消噪处理,同时探讨了不同参数对小波消噪的不同效果。在对神经网络的基本原理和误差反向传播算法研究的基础上,提出了基于故障表征的BP神经网络汽车故障诊断方法。同时利用遗传算法将BP网络结构进行优化。并且通过样本验证,经遗传算法优化过的神经网络能满足汽车故障诊断对识别率的要求。建立了汽车故障诊断与维修管理信息子系统,实现了故障部位与维修信息的查询和管理,用户同样可以借助汽车故障与维修管理信息子系统的统计分析功能进行相应的管理。故障诊断是必要前提,汽车故障的维修才是最终目的。本文设计了单片机控制电机的电路,并以此控制执行机构的四维动作完成对故障部件的自动更换。