随着信息技术的发展，基于网络的设备远程故障诊断已成为当今国内外学者的一个研究热点。发动机作为汽车的动力源，其运行状态的好坏，直接影响到汽车的工作状况。在发动机不解体的情况下，若能及时准确地对故障做出判断，判明故障部位，指出故障原因和排除方法，无疑将提高汽车使用的可靠性和安全性。 本文以汽车发动机为研究对象，以信号处理、数据压缩等理论为基础，结合信号采集技术、发动机故障诊断技术和现代网络技术，深入研究发动机振动信号的采集与处理、故障特征提取和数据压缩的方法。构造了一种汽车发动机远程故障诊断系统的模型，给出了汽车发动机远程故障诊断系统的一般框架，并分析了框架中各个子系统的结构和功能。确认了汽车发动机远程故障诊断系统的通讯模式，并对该模式目前存在的问题进行了讨论。 根据汽车发动机的振动信号能够反映其零部件的运行状况，利用加速度传感器和HY-8130数据采集卡采集了发动机的振动信号。通过对发动机振动信号进行时域分析、频域分析和时-频分析，提取了表征发动机故障的特征参数。根据网络资源共享的特点和当前公共网络速度受限的瓶颈问题，研究了远程故障诊断中庞大诊断数据量在网络传输中的数据压缩技术。通过几种字典压缩算法的分析比较，确定采用综合字典方法对诊断数据进行数据压缩。最后，通过模拟气门间隙故障对该系统进行了远程故障诊断的实验验证。实验结果表明，本文所建立的基于网络的汽车发动机远程故障诊断实验系统，能够对发动机气门间隙故障进行有效的远程诊断。