内容
检测裂缝的汽缸
我们有数据捕获从一个小型飞机飞行记录器。每6秒进行了测量,包括:*时间戳*废气温度(废气温度)*汽缸温度(十)气缸*油温* *最大的废气温度差异和其他几个人,我们不会使用
%一些优秀的参考发动机监控数据分析:% * https://www.savvyanalysis.com/articles% * https://www.savvyanalysis.com/articles/understanding-cht-and-egt
创建数据存储访问文件的集合
ds =数据存储(‘数据’,“NumHeaderLines”1);
数据加载到内存中
完整的数据集只是~ 1 mb,因此它全部加载到内存中。如果我们有太多的数据加载到内存中,我们可以通过执行加载块:t_chunk =阅读(ds);
t = readall (ds);
将日期和时间列转换成一个datetime类型的列
t。时间= datetime (strcat (t.Date t.TIME),“InputFormat”,“MM / dd / yyHH: MM: ss”);t。日期= [];
可视化废气温度(废气温度)
图;tripBreak = 10;%的秒数没有数据代表一个新的旅行plotTrips (tripBreak t.TIME t {: {“E1”,“E2”,“E3”,E4的}});ylabel (“废气温度(^)”);传奇(“EGT1”,“EGT2”,“EGT3”,“EGT4”);
可视化汽缸温度(本)
图;plotTrips (tripBreak t.TIME t {: {“C1”,C2的,“C3”,“C4”}});ylabel (“CHT (^)”);传奇(“CHT1”,“CHT2”,“CHT3”,“CHT4”);
试图辨别故障缸通过观察废气温度的差异
图;plotTrips (tripBreak t.TIME t.DIF);ylabel (“废气温度的差异(^)”);
深入废气温度差异更多——好奇气缸吗?
图;ax₁=次要情节(2,1,1);plotTrips (tripBreak t.TIME t.DIF);ylabel (“废气温度最大值差异(^)”);ax2 =次要情节(2,1,2);plotTrips (tripBreak t.TIME t {: {“E1”,“E2”,“E3”,E4的}});ylabel (“废气温度(^)”);传奇(“EGT1”,“EGT2”,“EGT3”,“EGT4”)linkaxes ((ax₁, ax2),“x”);
计算轧制废气温度的标准偏差
图;n = 4;为i = 1: n窗口= 10 ^我;B = rollingstdev (t (: {“E1”,“E2”,“E3”,E4的}),窗口);次要情节(n, 1,);情节(B);标题([“滚动Std Dev,窗口大小= 'num2str(窗口)]);结束传奇(“EGT1”,“EGT2”,“EGT3”,“EGT4”);
