摘要
本发明公开了一种用于车机自动化测试设备的故障分析方法,涉及车载电子设备测试技术领域,包括采集车机自动化测试设备的车机测试数据,并按照时间序列存储至测试数据库;通过深度学习模型对测试数据库进行特征提取,生成故障特征向量;将故障特征向量输入至故障诊断模型,生成故障类型判定结果及故障概率值;根据故障类型判定结果及故障概率值,从预设故障修复策略库中筛选对应的故障修复方案,并将故障修复方案按照故障概率值由高到低排序形成故障处理报告。本发明基于分层的故障修复策略库和优先级分级机制,生成故障处理报告,克服传统故障诊断方法特征提取不充分和诊断精度不高的技术问题,提高故障诊断的准确性和修复效率。