加速故障时间模型

使用Matlab进行加速故障时间模型的开发。适用于需要进行右侧和/或左侧审查的加速故障时间模型。

假设您有一个长时间运行的函数： [out1,out2,out3,...] = longRunning(arg1,arg2,arg3,...)并且此功能正在使用相同的输入运行多次。如果您将其更改为： [out1,out2,out3,...] = cacheFunction(@longRunning,arg1,arg2,arg3,...)那么只有第一个实例会运行很长时间，进一步的调用将从全局变量“functionCache”中获取。这仅在输入更改时重新计算结果。感谢Christopher Wipf提供了大部分代码。

使用Python代码对时间序列数据进行ARMA模型分析。

使用ARMA模型对海浪高度数据进行时间序列分析及预测拟合，代码中有详细注释，便于学习理解。

介绍了如何使用Python实现时间序列AR模型，并分析其ACF和PACF。这些代码对于期末课程设计特别有用。

变压器仿真的 Simulink 模型资料还挺实用的，是搞电力系统的同学，你懂的，涌流和内部故障这俩问题真是老大难。压器投入或者合闸那一刻电流突然飙升？就是涌流，搞不好直接跳闸。这个资料里用Simulink建了个比较靠谱的模型，把磁滞、非线性磁路这些复杂点也考虑进去了，能直观看到涌流怎么来的，挺适合用来和设计一些抑制策略，比如限流器啥的。内部故障就更棘手了。绕组短路、绝缘击穿这些问题，真发生的时候不光是烧设备，有时候整套系统都跟着出问题。资料里还搭了个内部故障仿真模型，把绕组、绝缘结构都模拟了，甚至能结合电力系统工具箱进一步故障波形，搞诊断或者保护策略研究都挺方便。你如果用 Simulink 搞

Simulink模型中的FIBlock模块允许用户进行故障注入实验。该模块由Mustafa Saraoğlu和安德烈·莫罗佐夫合作开发，帮助研究人员和工程师模拟和分析各种故障情况。用户可以自定义故障类型（如卡住、封装掉落、偏置/偏移、位翻转、时间延迟、噪声）及其概率、时间参数和修复方式。详细信息请参阅https://flatag.tech/fiblock.html。

数据里的预测模型，基本就是三大派：时间序列、灰色预测模型、神经网络。这篇 PDF 就是把这仨讲得明明白白。模型思路、适用场景、优劣对比，全都摆得挺清楚。适合你要快速了解模型选型，或者准备建模前想理一理思路的时候看看。 时间序列的关键点在于“时间”两个字——数据有先后顺序，趋势、季节性这些特征不能忽视。像ARIMA和SARIMA，就适合拿来搞非平稳数据，做趋势预测挺稳的，比如销售额、气温这类数据。 灰色预测模型的优势在“小样本”和“不完整信息”这块，尤其是GM(1,1)，建模逻辑不复杂，响应也快。数据少？没关系，灰色模型照样能凑合着预测一把。像库存管理、小批量销售预测，用起来挺顺手。 说到神经网

本软件包包含Matlab/Octave代码，用于将经过训练的SPN转换为紧凑的tSPN模型。使用tspn_iden算法演示了将SPN转换为tSPN的过程。还包括功能模块，如非重复样本的查找和推理计算。详细参考《张量列车上总和积网络的深度模型压缩和推理加速》（作者：高静云，陈聪，张宇科，金·巴瑟里尔，黄毅）。

探讨了如何利用时间序列数据挖掘技术来进行故障检测，详细分析了其在工业和技术应用中的潜力和优势。