汽车检测与诊断是确保汽车行驶中安全、环保的重要手段之一。目前随着汽车保有量的增加和汽车制造业的发展,对汽车检测线的要求也越来越高。待检车辆的增多,交通安全和交通环境问题的严峻化,需要检测线能够安全、连续、可靠地检测,这就要求汽车检测线有较高的可靠性。本文是以东北七条汽车检测线为对象,进行实地调研,采集故障。在此基础上,根据汽车检测系统的结构(汽车检测设备系统、汽车检测测控系统、网络通讯和信息处理系统),对故障进行整理和分析,并建立汽车检测系统故障数据库。根据所采集的故障和故障的原因分析,建立基于演绎推理法的汽车检测系统故障树。并采用最小割集法对汽车检测系统故障树进行定性分析,确定影响汽车检测系统可靠性的因素;基于模糊逻辑的故障树定量分析中,首先采用基于可靠性手册、故障统计数据和模糊数的方法对故障树的底事件进行概率评价,然后根据故障树的逻辑关系,运用“或门”模糊算子计算顶事件及各级事件的概率模糊数,并计算各级故障模式的模糊概率重要度,从而确定影响汽车检测系统工作可靠性的关键部位和薄弱环节。基于汽车检测系统故障树分析的结论,从设备的采购运输、厂房设计施工和设备安装、系统使用、系统维护和软件等几个方面改进汽车检测系统可靠性。在汽车检测系统故障树分析的基础上,根据故障诊断的特点,开发基于产生式规则的汽车检测系统故障诊断专家系统,该系统使用正向推理的方法进行计算机推理,实现汽车检测系统故障的自动诊断。系统软件具有友好直观的人机接口,使用方便,操作简单。