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摘要
常规驾驶室异常抖动故障诊断方法多采用神经网络算法，忽略了故障数据之间的关联性，使得诊断准确率较低；提出特定车速下轻型卡车驾驶室异常抖动故障诊断方法；利用数据采集器采集驾驶室在线信息数据，并采用周期性的方式对数据分类，分析故障数据之间的内部关系，解析收集的信息数据，判断车辆驾驶室运行状态，并采用故障树方法计算底部事件的概率重要度，实现驾驶室抖动故障诊断；利用对比实验对所提方法的诊断性能进行测试，结果显示，所提方法对于驾驶室异常抖动故障具有较高的诊断准确率，最高值为97%。
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单位北汽福田汽车股份有限公司
