航空发动机二元退化建模matlab代码
时间: 2023-09-26 22:09:14 浏览: 56
航空发动机的二元退化建模可以使用马尔科夫链模型来实现,以下是 Matlab 代码实现:
```
% 读取数据
data = readtable('engine_data.csv');
x = data{:,1}; % 累计飞行时间
y = data{:,2}; % 二元退化状态(0或1)
% 构造马尔科夫链模型
p00 = sum(y==0 & [0; y(1:end-1)]==0) / sum([0; y(1:end-1)]==0);
p10 = sum(y==1 & [0; y(1:end-1)]==0) / sum([0; y(1:end-1)]==0);
p01 = sum(y==0 & [1; y(1:end-1)]==1) / sum([1; y(1:end-1)]==1);
p11 = sum(y==1 & [1; y(1:end-1)]==1) / sum([1; y(1:end-1)]==1);
% 输出转移概率矩阵
P = [p00, p01; p10, p11];
% 绘制状态转移图
graph = digraph(P, {'0', '1'}, 'omitselfloops');
h = plot(graph, 'Layout', 'circle');
highlight(h, [1 2], 'Marker', 's', 'NodeColor', 'r', 'MarkerSize', 10);
title('State Transition Diagram');
xlabel('Current State');
ylabel('Next State');
% 预测下一状态
x_new = x(end) + 1000; % 假设累计飞行时间增加1000小时
y_pred = predict_state(P, y(end), x(end), x_new);
fprintf('The predicted state after %d hours is %d.\n', x_new-x(end), y_pred);
function y = predict_state(P, y_curr, x_curr, x_new)
% 根据当前状态和累计飞行时间预测下一状态
while x_curr < x_new
if y_curr == 0
y_new = randsrc(1, 1, [0 1; P(1,:)]);
else
y_new = randsrc(1, 1, [0 1; P(2,:)]);
end
y_curr = y_new;
x_curr = x_curr + 1;
end
y = y_new;
end
```
其中,`engine_data.csv` 是包含累计飞行时间和二元退化状态的数据文件,代码读取数据后计算转移概率矩阵,并绘制状态转移图。最后使用 `predict_state` 函数预测下一状态。需要注意的是,这里使用了随机游走模拟状态转移过程。