目前，摩托车行业针对发动机异响问题所采用的方法是人工听诊，这样势必会加入一些主观因素，标准难以统一，判断准确率不会很高，同时长时间工作也会对人耳的健康造成伤害。本文以此为背景，探究摩托车发动机异响的诊断方法，建立客观的发动机异响诊断参数，基于LabVIEW平台开发一套摩托车发动机异响故障在线诊断系统（以下简称在线诊断系统）。具体工作概括如下：　　论文在开始的绪论中阐明了选题的意义，简述了摩托车行业发动机异响诊断的现状和共性问题，表明了建立一套发动机异响诊断客观标准，开发一套摩托车发动机异响在线诊断系统的必要。　　针对传统的声品质评价方法的不足，引入了基于心理声学参数的声品质客观评价方法。从人耳听觉的生理基础和心理特性上，介绍了心理声学参数—响度、尖锐度、粗糙度和抖动强度的基本概念和计算方法，为下文的摩托车发动机异响识别奠定了理论基础。　　以本课题中所研究的某110cc发动机为例，从实验设计入手，通过实验分析和测试经验，选择最能体现摩托车发动机运行状况的测试工况和测点。结合声学互动滤波和心理声学识别摩托车发动机各种异响的特征频率，然后应用心理声学和小波分析进行发动机的异响诊断，通过与正常机的对比，提取并统计分析发动机的异常特征，得出结论：响度、尖锐度、粗糙度和5k～7k Hz的小波能量值可作为异响特征，从而建立了客观的发动机异响诊断标准。　　最后，基于LabVIEW平台开发了一套在线诊断系统，实时判定发动机是否存在异响故障。详细介绍了在线诊断系统的软硬件系统设计流程及主要功能，以及异响识别在LabVIEW软件中的实现。生产线上的应用表明，该在线诊断系统达到了防止异响发动机流入后续生产流程的目标，减轻了诊断人员的工作压力，具有一定的工程应用价值。