故障检测能力对交通系统和它的用户的生存能力至关重要。故障检测的首次经典应用是植入恰当的传感器，来监控系统和子系统的物理参数，从而得到系统和子系统的健康概述。轮胎压力或发动机温度传感器是监测和诊断应用的最好直接案例。

常见的故障检测和诊断应用是基于案例的：设计的简单规则是为了判断是否发生了故障，诊断时可以使用阈值、2D域信息等。一旦检测到故障，那么故障会记录到ECU中，并根据它的权重，警报可能会立即显示给驾驶人。

作为应对软件占优的汽车系统应用的增加，还必须检测由外部因素（天气、电磁交互和导线断裂）触发的执行故障。为了确保ECU的命令能够都以这样的方式发送和接收，引入冗余是可能的，它可以是信息或硬件冗余，以便不一致被发现，且适当的备用行为被触发。在大多数情况下，受成本、空间和上市时间的约束，使全部ECU冗余无法进入大多数汽车应用场合。因此，冗余通常是在单一ECU上实现的。对输入而言，接收ECU可以检查冗余信号的一致性，并当它们不匹配时，激活适当的程序[例如，日志默认值、提醒驾驶人、停止（子）系统的活动]。对输出而言，一个反馈机制被引导指向微处理器的输入。命令输出和测量输出之间的不一致意味着输出故障或反馈回路故障。不管原因是什么，如果只能通过引入额外的（和易出故障的）观测点来确定，那么整体输出设备被认为是有缺陷的。

更复杂的诊断应用是现场试验，比如断裂检测，它使用识别技术评估和监控不能直接观测到的参数，比如悬架阻尼和刚度系数，目的是采用基于模型的机械故障检测算法来检测迫在眉睫的缺陷^[31]。(www.daowen.com)

一些研究在有线网络诊断领域中展开，比如在灵巧嵌入式电子诊断系统项目（SEEDS）中，嵌入式反射计芯片是用于监控嵌入式线束的状况。后者可能代表了4km长的线束，它是系统故障的主要来源^[32]。

因为嵌入式功能通常分布在几个ECU上，因此很难确定是哪一个ECU造成了一个功能失效。另一方面，ECU通常参与几个功能，且一个失效的ECU可能意味着超过一个功能失效。引入不同默认值之间的相关性是提高诊断的一种有效的方法，可以从本地视角切换到系统的视角；模糊逻辑和神经网络可以帮助开发系统级的诊断功能^[33]。