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针对传统充电桩故障采用定期人工诊断无法及时反映设备的故障状态,同时浪费大量人力成本的问题,本文通过利用大数据的诊断方案对充电桩的运行状态进行分析,利用离散小波变换对采集的原始信号进行变换,降低其在时间尺度上的复杂度,然后利用密度峰值聚类算法对样本数据进行聚类分析,完成对故障的诊断.试验结果表明,本文设计的诊断方案的准确率在95％以上,平均准确率达到97％,可以更准确地进行故障检验.