随着汽车技术的发展，汽车的性能越来越完善，结构越来越复杂。结果高科技的汽车故障诊断技术更加必要。本文的研究目的是建立四轮定位智能故障诊断系统。　　四轮定位仪是测量车轮定位参数的特殊仪器，测量参数包括了车轮外倾角、主销后倾角、主销内倾角、最大转向角。近几年来，故障诊断技术进入到智能阶段，以满足复杂系统的诊断需求。在本文中研究了神经网络的故障诊断，专家系统的实现及性能的提高基于故障征兆的引入，及经验推理与逻辑推理的结合。　　建立了基于BP神经网络四轮定位动态测量技术，提出了相应的测试程序，并实施了测试，结果显示，当车辆的侧滑值输入到BP神经网络，用梯度迭代法不断修正权值，经过多次的迭代，学习精度误差为小于要求值，正确率高达90.2％，因此系统达到了设计目标。用MATLAB软件来获取故障信息，再结合了神经网络，用BP运算规则分析故障信息，车辆的侧倾和前束就会从网络的输出中得到，因此在测量试验台上测量外倾和前束就成为可能，并能有效指导技工的操作。　　因此，即使没有四轮定位仪，也可以从简单的侧滑试验台上获取四轮定位参数，使汽车维修，检测可以在不增加设备的情况下，提升维修检测能力,增加社会效益。