技术特征：
1.一种诊断表现出的车辆故障的最小概率原因的方法，包括：启动车辆健康状况管理(vhm)算法以监视至少一个车辆部件在预定时间段内在预定车辆运行事件期间的健康状态(soh)，其中所述vhm算法为所述至少一个车辆部件确定绿色soh标记、黄色soh标记和红色soh标记中的至少一个；记录在所述预定时间段内的绿色soh标记、黄色soh标记和红色soh标记；基于表现出的车辆故障检索在所述预定时间段内的绿色soh标记、黄色soh标记和红色soh标记；计算出在所述预定时间段内的绿色soh标记的数量(n
calculated
)；在预定条件满足时，为所述至少一个车辆部件发出最小概率原因建议，其中所述预定条件包括(i)所计算出的绿色soh标记的数量(n
calculated
)等于或大于预定n值和(ii)不存在黄色soh标记和红色soh标记。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：将所述预定时间段划分为分段时间间隔；以及滤除在一分段时间间隔内重复的绿色soh标记、黄色soh标记和红色soh标记。3.根据权利要求2所述的方法，还包括为所述至少一个车辆部件所确定的绿色soh标记、黄色soh标记和红色soh标记中的至少一个确定置信度。4.根据权利要求3所述的方法，还包括：确定时间间隙，其中所述时间间隙是无soh标记的连续分段时间间隔的预定数量；以及其中所述预定条件还包括(iii)所述时间间隙小于预定值。5.根据权利要求4所述的方法，其中使用n
calculated
＝(n
total
–
n
before
)来计算出n
calculated
，其中：n
before
是在所述时间间隙之前的绿色soh标记的数量；以及n
total
是在所述预定时间段内的绿色soh标记的总数。6.根据权利要求4所述的方法，其中使用n
calculated
＝[n
before x f(t)]+n
after
来计算出n
calculated
，其中：n
before
是在所述时间间隙之前的绿色soh标记的数量；n
after
是在所述时间间隙之后的绿色soh标记的数量；以及f(t)是0<＝f(t)<＝1的单调递减函数，其中t是所述时间间隙中的预定时间量。7.根据权利要求4所述的方法，其中，当所述时间间隙小于连续时间间隔的预定数量且合并置信度高于预定值时，使用n
calculated
＝n
total
来计算出n
calculated
，其中所述合并置信度包括在所述时间间隙之后的一组绿色soh置信度的最小置信度、最大置信度和平均置信度中的一个；其中：n
total
是在预定时间段内的绿色soh标记的总数。8.根据权利要求4所述的方法，还包括：确定在所述预定时间段内是否存在缺失的soh标记；其中所述预定条件还包括(iv)不存在缺失的soh标记。9.根据权利要求8所述的方法，还包括：确定在所述预定时间段内是否存在针对所述至少一个车辆部件的任意警报；
其中所述预定条件还包括(v)不存在针对所述至少一个车辆部件的警报。10.根据权利要求9所述的方法，还包括：手动检查所述至少一个车辆部件是否存在可见故障；其中所述预定条件还包括(vi)未发现可见故障。