基于時(shí)頻域分析方法與分類器算法相結(jié)合的Shunt辨識(shí)

摘要： 為了準(zhǔn)確辨識(shí)汽車抖動(dòng)和半軸扭矩振蕩（Shunt）現(xiàn)象，以傳統(tǒng)汽車為載體，結(jié)合短時(shí)傅里葉變換方法分析補(bǔ)充了Shunt的定義并優(yōu)化標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，使用決策樹、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林算法，以發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、變速器輸入軸轉(zhuǎn)速等傳感器信號(hào)作為輸入來(lái)識(shí)別Shunt。結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的模型構(gòu)建方法相比，該方法降低了模型構(gòu)建的難度和成本，后續(xù)可用于可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)解釋模型。 （共6頁(yè)）