作为数据科学团队，我们曾承接某新能源车企的车辆故障预警咨询项目，基于实际运营的电动汽车9个月运行数据，搭建了一套从数据清洗到模型部署的全流程故障预警方案，本文正是该项目的技术沉淀与成果拆解。文章围绕新能源电动汽车故障等级判断核心需求，依次完成了数据预处理（差异化缺失值填充、多维度异常值修正）、特征分析（Spearman相关系数、卡方检验、随机森林特征重要性筛选）、模型构建（随机森林、XGBoost、决策树的袋装集成模型，结合三级协同策略处理类不平衡问题）、10月故障等级预测及用车策略制定等工作。

随着新能源电动汽车的普及，其高压电池组件与电子控制系统的故障问题逐渐凸显，过充自燃、过放电等故障不仅干扰车辆运行，更存在严重安全隐患。现有故障诊断方法多依赖单一传感器数据，难以反映多系统耦合下的故障演化规律，因此本研究基于某新能源电动汽车1-10月的多维度运行数据，解决五大核心问题：一是完成数据清洗与车主行为特征分析；二是识别故障报警的关键影响因素；三是构建并对比多算法故障预警模型；四是对10月数据进行故障等级预测；五是结合分析结果提出针对性用车建议。

研究首先整合了1-9月的车辆运行CSV文件，同时对数据中部分字段的”1:”前缀进行清理，确保数据格式统一。

针对数据中驱动电机相关字段的规律性缺失，研究采用差异化填充策略：将车速为0时的电机转速、转矩等运动参数置零；将电机温度类数据按前值+3℃填充（符合充电时的温度变化物理规律）；将电机控制器输入电压按历史相似工况数据填充。对于异常值，修正了车速为零但电机参数非零的逻辑矛盾数据，删除了充电状态下总电流为零的无效记录，并剔除了超出有效值范围的极端值。

通过对预处理后的数据进行统计分析，研究绘制了1-9月不同等级故障报警次数变化图、各时段充电/用车时长图、每月急刹次数图及充电时长异常次数图，直观展现了车辆故障规律与车主行为特征。

从图一可看出，1级故障集中在年初与夏季前半段，2级故障在初春时节高发，3级严重故障则主要出现在6-9月的高温季节，这一规律为后续针对性检修提供了依据。

图二显示，车主充电行为呈现夜间集中模式（凌晨00:00-05:00充电时长占比超80%），用车行为则以午后至晚间为高峰（13:00-24:00占比75%），充电与用车时段完全错位，反映了高频用车场景下的高效补能需求。

图三与图四显示，车主5月急刹次数达8918次，整体急刹频次偏高；同时充电过短次数显著多于过长次数，频繁的短时充电可能影响电池寿命，这两类行为特征为后续用车建议提供了关键依据。

为挖掘故障报警的核心影响因素，研究采用统计关联分析+机器学习建模的综合框架：首先通过Spearman相关系数分析连续变量间的关联性，再通过卡方检验分析分类变量的相关性，最后利用随机森林模型筛选特征重要性。

图五显示，电压相关特征与SOC（电池荷电状态）呈极强正相关，总电流与电机转矩、母线电流呈强正相关，体现了电池与动力系统的状态联动性。

图六表明，累计里程、绝缘电阻、电机温度、最高温度值等变量与故障报警等级存在强相关性，为后续特征筛选提供了依据。针对数据中故障等级的类不平衡问题（0级故障占比96.55%，1、3级故障样本极少），研究设计了动态采样策略：对少数类样本全采样，对多数类样本随机下采样，确保各类别样本数量均衡。通过随机森林模型的200轮迭代训练，最终确定累计里程、SOC、绝缘电阻、最高温度值、驱动电机控制器电压为故障报警的五大核心影响因素。

针对数据中故障等级的类不平衡问题（0级故障占比96.55%，1、3级故障样本极少），研究设计了动态采样策略：对少数类样本全采样，对多数类样本随机下采样，确保各类别样本数量均衡。通过随机森林模型的200轮迭代训练，最终确定累计里程、SOC、绝缘电阻、最高温度值、驱动电机控制器电压为故障报警的五大核心影响因素。

故障预警模型构建与评估

模型构建与类不平衡处理

基于筛选出的五大核心特征，研究构建了随机森林（RF）、XGBoost、决策树的袋装（Bagging）集成模型，并设计了三级协同策略处理类不平衡问题：一是锁定式分配少数类样本，确保其全部参与训练；二是对少数类全采样、多数类自适应下采样；三是引入逆频率加权策略（w_c = N/n_c，N为总样本数，n_c为类别c的样本数），赋予少数类更高的损失权重。核心建模代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from xgboost import XGBClassifier
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
# 读取预处理后的数据
data = pd.read_csv('./processed_data.csv')
# 选择核心特征与目标变量
features = ['累计里程', 'SOC', '绝缘电阻', '最高温度值', '驱动电机控制器电压']
target = '最高报警等级'
X = data[features]
y = data[target]
# 分层划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, stratify=y, random_state=42)
# 类不平衡处理：过采样+下采样
over_sampler = SMOTE(sampling_strategy={1:500, 3:1000}, k_neighbors=3)
under_sampler = RandomUnderSampler(sampling_strategy={0:100000, 2:30000})
X_train_over, y_train_over = over_sampler.fit_resample(X_train, y_train)
X_train_bal, y_train_bal = under_sampler.fit_resample(X_train_over, y_train_over)
# 构建袋装模型
rf_model = RandomForestClassifier(class_weight='balanced', max_depth=5, random_state=42)
xgb_model = XGBClassifier(learning_rate=0.1, reg_lambda=1, random_state=42)
...... # 省略模型训练与集成投票逻辑
# 模型训练
rf_model.fit(X_train_bal, y_train_bal)
xgb_model.fit(X_train_bal, y_train_bal)

模型评估结果

研究采用准确率与宏平均F1-score作为评估指标，既关注整体预测精度，又考察对罕见故障的识别能力。同时绘制了各模型的ROC曲线，直观展现模型的分类性能。















评估结果显示：随机森林袋装模型对3级故障的AUC值达0.958，但整体准确率仅78.20%；决策树袋装模型的宏平均F1-score为0.862，能识别全部1级故障；XGBoost袋装模型综合性能最优，准确率达97.50%，且对1、3级故障的识别效果良好，因此最终选用该模型进行10月数据预测。

10月故障等级预测与用车策略建议

10月故障等级预测

利用训练好的XGBoost袋装模型，对10月车辆运行数据进行故障等级预测，预测前采用与1-9月相同的缺失值填充与异常值处理方法，最终输出包含“编号+采集时间+最高报警等级”的CSV文件。10月1349条数据中，非故障（0级）记录1196条，占比九成，与历史数据分布一致，体现了模型的实用性。

针对性用车策略建议

结合数据分析与模型结果，研究从充电管理、故障检修、驾驶行为三个维度提出建议：

1. 充电管理：设置充电时长提醒，减少短时充电次数；利用夜间低谷时段充电，优化补能效率。
2. 故障检修：1级故障在1、2、6、7月提前排查电路与传感器；2级故障在1月开展初春专项维护；3级故障在5月提前检修电池散热与耐高温部件。
3. 驾驶行为：减少急刹频次，保持安全车距；高频用车时段（13:00-24:00）出行前完成车辆安全自检。

服务支持与总结

本研究基于实际新能源电动汽车运行数据，完成了从数据预处理到模型构建的全流程故障预警方案，所提模型与用车策略已通过实际业务校验。针对学生与行业从业者，我们提供24小时代码调试应急修复服务，相比自行调试效率提升40%，同时通过社群分享项目完整代码与数据，提供人工答疑拆解核心逻辑，解决“代码能运行但怕查重、怕漏洞”的痛点。
未来研究可进一步扩大数据样本量，结合车辆实时监控数据搭建在线故障预警系统，同时引入深度学习算法提升复杂故障的识别精度，为新能源电动汽车的安全运营提供更全面的技术支撑。