东风雪铁龙1.6THP发动机作为目前销量较好的发动机之一，具有缸内直喷、涡轮增压等先进技术，销量已达百万辆。电子化，智能化水平越来越高，与以前采用化油器等低端发动机相比，出现故障后更难排除，对维修人员的水平具有较高的要求。在对发动机不拆解的情况下，对发动机的运行状态进行检测，提高检测速度和准确度，可以减少因拆解发动机带来的时间消耗和费用浪费。因此，研究故障诊断技术对汽车技术发展具有重大意义。　　基于此背景，本文通过在实际维修过程中发现的故障现象，基于DSP设计了发动机故障诊断及预测系统。论文主要从检测系统的硬件、软件两个方面进行了研究，主要研究内容和成果如下:　　(1)分析了发动机故障的诊断的基本原理，汽车发动机的故障诊断过程与方法，并对发动机振动和异响产生的原因进行了分析。　　(2)对汽车发动机系统故障信号特征进行了研究。根据发动机故障的所表现出的特征信号，利用遗传算法对神经网络算法进行优化，建立遗传神经网络模型，选择遗传神经网络算法作为本系统的智能算法。通过阐述遗传算法的基本原理，详细描述遗传算法的变异和选择。　　(3)发动机故障诊断系统进行硬件设计。主要包括:系统整体框图设计，尾气采集系统设计，振动、异响采集电路设计，故障电路分析电路设计。　　(4)发动机故障诊断系统软件设计。采用DSP芯片为主控芯片，系统可以通过分析尾气成分、发动机振动、异响等参数发现现有故障及未发生故障的预测，并在显示屏上显示维修提示。　　本文设计的故障预测系统，可以实现故障诊断及预测功能，特别是在机械故障方面预测正确率高。随着系统的完善与优化，可应用于其他发动机的故障检测中。