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基于数据驱动的发动机控制系统多模型故障诊断方法研究的任务书
一、任务背景
现代汽车发动机控制系统已经逐渐实现了从机械控制向电子控制的转变。传统的机械系统主要是靠人工调节，反应和响应速度较慢。而现代发动机控制系统采用了计算机和传感器等现代化设备实现了大规模的自动化控制、多参量优化等功能，从而增强了发动机的性能和效率，减少了对环境的影响。
然而，随着控制系统愈发复杂，对于发动机故障诊断的要求也越来越高。当前的故障诊断方法大多数是基于人工经验和规则检查，难以处理较为复杂的多模型故障。为了提高故障诊断的准确度和速度，基于数据驱动的故障诊断方法正在逐渐得到研究和应用。
因此，本次任务的目标是基于数据驱动的发动机控制系统多模型故障诊断方法的研究，开发出一种准确的多模型故障诊断方法，提高发动机控制系统的故障诊断准确度和效率。
二、任务内容
1.数据采集与整理：根据任务需求，搜集发动机控制系统的数据采集设备和方法，采集到足够的样本数据。针对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗（去除异常值），数据修正（使数据分布均匀），数据标准化（消除量纲问题）等步骤，使数据可用于模型训练。
2.模型选择与训练：在经过数据预处理后，采用不同的机器学习方法进行模型训练和选择，包括神经网络、支持向量机、决策树等。通过对比模型表现，选出最优的模型进行故障诊断。
3.故障诊断与修复：根据采集到的数据进行故障诊断，并通过模型预测得出故障类型和故障程度。对于故障原因的分析和修复，制定相应的方案和措施。并通过对修复后的数据进行验证，评估修复效果和模型准确度。
4.报告书写：在完成任务后，将任务结果整理成报告，包括数据清洗、模型训练、故障诊断和修复等方面的概况和细节，同时对模型准确度和效果进行评估和分析。
三、任务要求
1.对发动机控制系统有一定的了解和熟悉，了解常见的故障类型和修复措施；
2.熟练掌握数据采集和预处理的方法和技术，能够对数据进行有效的清洗、修正和标准化；
3.掌握常见的机器学习算法和方法，能够选择合适的模型进行训练和测试；
4.具备良好的团队协作能力和沟通能力，能够与团队成员进行协作和交流；
5.书写规范、逻辑严密，报告内容全面、详实，符合学术规范。
四、任务成果
1.完成数据采集和整理、模型选择与训练、故障诊断和修复等方面的任务，取得实验成果；
2.对实验结果进行评估和分析，提出对于模型的改进和优化建议；
3.撰写研究报告，对数据清洗、模型选取、故障诊断和修复等方面的方法和技术进行描述和总结，结果准确可靠。
五、任务周期和预算
任务周期为6个月，预算为30万元。其中，人员费用25万元，设备费用和材料费用5万元。
六、参考文献
1.曹军，蔡建华.基于数据驱动故障诊断[J].机械工程与自动化,2016,45(3):119-120.
2.吴飞，吴毅东，煜弘康.基于机器学习的车载发动机故障诊断方法[J].计算机应用研究,2017,34(3):631-635.
3.张晓光，马佳佳，张如朝.基于数据驱动的发动机多模型诊断算法[J].电子设计工程,2018,26(10):12-15.