基于XGBoost与时间序列分析的汽车电子软件故障智能分析方案

最新推荐文章于 2025-06-16 05:02:43 发布

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#汽车

基于XGBoost与时间序列分析的软件故障智能分析全流程实现方案

一、数据采集与预处理‌

1.1 多源数据融合

# 数据源示例结构
data_sources = {
   
   
    "系统日志": ["时间戳", "进程ID", "错误代码", "堆栈跟踪"],
    "性能指标": ["CPU利用率", "内存占用", "线程数", "IO等待时间"],
    "车载总线": ["CAN信号", "LIN报文", "以太网通信状态"],
    "版本信息": ["软件版本", "ECU固件Hash", "配置参数"]
}

1.2 时序对齐与清洗

滑动窗口填补‌：对采样率不一致的数据（如1s日志 vs 100ms总线数据），采用三次样条插值对齐时间轴
异常值处理‌：基于Hampel滤波器识别离群点，阈值设为5倍中位数绝对偏差
上下文标记‌：在故障点前后扩展30秒时间窗口，保留故障发生前后环境状态

二、特征工程（关键创新点）‌

2.1 基础时序特征

def create_ts_features(df, window_sizes=[5, 60, 300]):
    # 滚动统计量
    for w in window_sizes:
        df[f'cpu_avg_{
     
     w}s'] = df['CPU利用率'].rolling(w, min_periods=1).mean()
        df[f'mem_std_{
     
     w}s'] = df['内存占用'].rolling(w, min_periods=1).std()
    
    # 滞后特征
    df['error_code_lag1'] = df['错误代码'].shift(1)
    df['can_signal_diff'] = df['CAN信号'].diff()
    
    # 傅里叶变换
    freq_components = np.fft.fft(df['IO等待时间'].values)
    df['dominant_freq'] = np.abs(freq_components).argmax()
    return df