机动车的排气污染已成为我国大气最主要的污染源，为此排放法规日益严格，欧Ⅲ法规即将在全国范围内执行。欧Ⅲ法规明确规定，发动机管理系统中必须具备故障在线诊断(OBD)功能，以实时诊断包括发动机的多种系统及机械元件和电路的故障，以此减少有害物的排放。失火诊断是OBD系统的重要组成部分，目前国内外的研究中，在高速下实现失火的逐循环诊断还存在很多问题。在工程上也是用多个循环的转速波动通过标定来确定失火诊断的故障阈值。 本文在分析了国内外相关研究的基础上，就高速下难以对瞬时转速波形提取有效故障特征的问题，提出了一种有效的新方法，从而对高速下的失火进行逐循环的诊断。首先通过对发动机基频幅值在失火与正常状态下的差别来进行失火的判别，并运用滑动窗算法，对计算进行简化，以满足实时诊断的要求。然后在确定失火状态的前提下，对循环内采集的数据点所形成的波形，进行小波分解去噪。通过计算确定各个小波分解的效果，然后通过各种方法以及指标(信噪比、小波系数阈值等)加以比较，选取最佳的分解层数和小波种类，最终得到清晰的波形，来提取有用的故障特征值。同时结合凸轮轴位置传感器的信号进行判缸，并设定合理的基本诊断策略。 最后，进行了台架试验，试验结果表明，本文提出的上述诊断策略用于实现发动机高速下的失火诊断是有效的。