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针对传统发动机故障诊断方式存在故障事后检修及查询困难等问题，提出一种基于CAN总线的发动机在线故障诊断系统模型．以CAN总线实时采集的发动机控制单元各传感器状态数据为诊断样本，利用主成分分析（PCA）实现输入变量降维和去相关；采用减法（subtractive）聚类算法完成模糊推理过程；应用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）建立起PSA（PCA-subtractive-ANFIS）故障诊断模型．研究表明PSA故障诊断模型是有效的．仿真结果表明，其拟合能力、收敛速度及抗噪能力均优于PCA-BP网络模型．