在越来越严重的环境污染和资源短缺压力下，汽车工业开始侧重于向新能源汽车方向发展。近年来，在国家政策的扶持下，混合动力客车开始广泛使用。而对于混合动力客车来说，电控机械式自动变速器(AMT)因其传动效率高、生产线继承性好、成本低而得到广泛的采用。AMT变速器相对于传统的变速器，增加了电控系统，使得其结构变得复杂，所以其故障率也随之增大。因此，对AMT控制系统进行故障诊断，对车辆行驶的安全性和维修保养都有十分重要的意义。本文对混合动力客车AMT系统的故障诊断进行研究。本文首先对混合动力汽车和AMT系统故障诊断的国内外发展和研究现状进行了总结和概述，在此基础上提出本文的研究目标和主要研究内容。接着，本文介绍了所研究混合动力客车AMT系统的结构、工作原理和工作方式，并以此为基础进行了AMT控制系统的故障分析。通过分析，发现AMT系统的故障诊断难以用单一的故障诊断方法来实现，所以本文采用分层故障诊断的策略。然后，本文分别详细介绍了各层的故障诊断的策略，主要包括传感器初步故障诊断策略、基于换挡过程的解析冗余法和跟踪因子法相结合的故障诊断策略以及基于小波神经网络算法的传感器深层故障诊断策略。在这些故障诊断策略中，本文重点对传感器深层故障诊断的小波神经网络算法进行了阐述和分析。最后，本文对所采用的故障诊断策略进行了仿真测试。仿真测试主要包括软件仿真和硬件仿真两个部分：软件仿真以Matlab/Simulink为仿真平台，搭建了车辆仿真模型和故障模型，然后建立了AMT故障诊断模块，并分别用典型故障测试了各层故障诊断策略的有效性；在硬件仿真环节中，首先搭建了基于MotoTron的仿真平台，然后将建立的控制器模型和车辆模型分别刷写到MotoTron控制器和目标机中，并分别用无故障模型和故障模型对故障诊断模块的功能进行了验证。通过软件和硬件的一系列仿真测试，本文验证了所提出的故障诊断策略的有效性。