系统安全强调的是在系统整个寿命周期的所有阶段实现系统的最佳安全性,为了保证汽车在使用过程中的安全性,预防汽车事故的发生,发现故障及时排除,本文将遗传算法引入到汽车的故障诊断中,实现了汽车的智能化故障诊断。目前,国内外对汽车的智能化故障诊断方法已经进行了许多卓有成效的研究,其中专家系统和神经网络的方法应用较为成熟。但是应用上述两种方法在原理上无法保证诊断结果的正确性,容易陷入局部最小。因而本文针对汽车故障诊断的特点,提出一种将概率因果模型和遗传算法相结合的汽车故障诊断方法,从非线性组合优化的角度提出了汽车故障诊断的遗传算法求解策略,它将概率因果模型的似然函数作为遗传算法的适值函数,从而将复杂系统的故障诊断问题转化为最优问题。遗传算法与故障诊断相结合是一个十分活跃的研究领域,作为一种模仿生物进化过程的全局优化算法,遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架,具有很强的鲁棒性。遗传算法的并行搜索和全局搜索,可以减少运算量、缩短平均诊断时间、提高诊断效率和故障识别精度,有广泛的应用前景。本文分析了汽车的常见故障,建立了汽车常见故障模型,形成训练样本,编写了基于遗传算法的故障诊断程序,为了提高诊断的准确性,文章中还引入了模糊隶属度的概念。仿真结果表明,本文可以实现解空间内全面搜索,从而避免早熟现象和陷入局部极小,具有良好的收敛性,诊断结果与实际相符,表明该方法切实可行,具有较高的诊断可靠性,对工程有实用价值。