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摘要
车辆故障诊断是车辆生命周期中极其重要的一环，但目前企业所使用的车辆故障诊断方法具有耗时高、维修滞后、完全依靠维修技师经验的缺陷。本文从企业所收集的车辆故障历史数据出发，使用FP-Growth算法、模式分析故障历史数据进行处理，形成一套基于历史数据对车辆进行车辆故障定位的方法。本文提出一种“现象—故障—DTC”三者关联的诊断结构。从历史数据中提取标准故障现象，利用数据分析方法对DTC源数据进行处理和挖掘，得到故障和DTC间的关联。在此基础上，提出一种驳杂DTC的源头故障码计算方法。能够有效降低对维修工程师的经验依赖，快速定位故障，并提供了远程进行故障诊断的方法。
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