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汽车故障诊断需要采集汽车各系统动态信号，对采集信息进行分析处理，确认其是否属异常表现，预测故障发展趋势。提出了一种采用BP神经网络获得对ABS故障模式识别预测的方法，采用BP算法对故障样本进行分类，通过对故障实例的训练和学习，提高了ABS执行器与传感器发生故障时的行为模式识别与诊断的能力。仿真结果表明了该方法的有效性。