基于机器学习的汽车发动机工况识别方法有效吗？

本文探讨了利用Bagging模型和决策树模型对汽车发动机工况进行识别的技术。研究中使用了1500至3000转速下的声学信号数据，涵盖了五种不同的发动机工况。通过MATLAB或Excel处理TDMS文件，我们分析了不同工况的时域波形，并进行了特征提取。随后，我们读取特征数据，提取预测和响应变量，打乱数据，并设置训练和测试集。通过创建决策树模板和交叉验证方法，我们训练了模型并计算了准确率，绘制了混淆矩阵。结果表明，特征提取对模型性能至关重要，而我们的初步尝试效果并不理想，这进一步强调了在机器学习中，精心设计特征提取过程的必要性。本文介绍了一种基于机器学习的汽车发动机工况识别方法，通过Bagging和决策树模型分析不同转速下的声学信号。研究涉及五种工况，使用MATLAB或Excel处理数据，并进行特征提取和模型训练。结果显示，特征提取对模型性能有显著影响，而我们的初步尝试效果并不理想，强调了特征提取在机器学习中的重要性。

本文利用Bagging模型和决策树模型对汽车发动机进行工况识别，数据集包括在1500、2000、2500和3000的转速下采集的声学信号，共5种发动机工况：正常工况Normal(0)，稀薄燃烧工况Lean(1)，富氧燃烧工况Rich(2)，点火提前工况SparkAdvance(3)和火花延迟工况SparkRetard(4)。

由于文件为TDMS文件类型，使用MATLAB或excel打开请参考如下文章

如何用MATLAB打开tdms文件-你在悲伤什么的文章-百度58汽车https://zhuanlan.zhihu.com/p/341281546

后缀是tdms的文件怎么打开？-zhihurz的回答-百度58汽车https://www.zhihu.com/question/305029962/answer/1203851780

为了方便，我直接用excel画图，首先几个工况的时域波形

Lean3000工况

Normal3000工况

SparkAdv3000工况

其次进行特征提取，特征提取较为简单，不再赘述

然后看一下所提取的特征

读取特征数据

提取预测变量和响应变量

打乱数据

设置训练据和测试集

创建一个决策树模板

使用交叉验证方法进行训练

绘制累积的10折交叉验证错误分类率

保存模型

做预测

计算模型准确率

绘制混淆矩阵

效果并不是很好，那主要是因为特征是我瞎搞的，进一步说明了在机器学习中，特征提取是多么的重要。

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