随着汽车行业朝着智能化、网联化、电动化的方向发展,汽车上装载了越来越多的电子设备,车内复杂的电气结构导致车辆电磁兼容故障诊断的难度增加。以往对于电磁兼容的故障诊断主要依赖于人工经验,排查过程费时费力。随着机器学习理论的逐步完善,基于学习机制的电磁兼容故障诊断方法应运而生。然而,由于样本容量不足,现有算法受到限制,智能故障诊断模型的效果并不理想。因而,如何有效地解决样本容量不足问题,采用更为合适和高效的算法进行电磁兼容反向故障诊断模型性能的优化成为研究者关注的重点。本文基于现有的电磁兼容测试整改数据和测试工程师多年的测试整改经验,提出了一种基于先验知识的数据扩增方法,同时提出了一种融合了半监督密度聚类的TSVM改进算法,即DB-TSVM,基于扩增数据和改进算法搭建了反向诊断模型,有效地提高了模型的性能,并且基于本文的理论基础开发了基于B/S的EMC故障诊断分析系统。具体内容如下:（1）基于先验知识提出了一种电磁兼容测试故障数据扩增方法,构建了半监督数据集,为后续模型学习提供数据基础。首先,基于现有的电磁兼容测试整改数据构建测试数据特征与骚扰源之间的对应关系表;然后,基于各特征属性之间的关系,将各特征属性下取值进行组合合成新的无标记样本。（2）基于生成的无标记样本和原始有标记样本,进行EMC反向诊断建模,在TSVM算法的基础上,提出了融合半监督密度聚类的TSVM改进算法,即DBTSVM。分别构建了基于TSVM和DB-TSVM的EMC反向诊断模型,并与已有的基于监督学习方法中的SVM构建的诊断模型进行了对比分析,实验结果表明,DBTSVM模型性能最好,进一步验证了本文所提的方法的可行性与有效性。（3）展示了基于本文的理论基础开发的实际应用,即EMC故障诊断分析系统,此系统可以对测试数据和测试对象的相关信息进行统一规范的管理,对测试数据进行分析、故障诊断以及自动生成检测报告,以实现自动化存储数据与故障定位,减轻测试人员工作量。