“Matlab时序数据稳态状态判别及获取稳定工况数据”方法简要介绍如下：对时序参数原始数据进行稳态状态的判别，得到稳定状态下的运行数据。以第一列因变量为例（可以使用其他列，改动程序即可。）采用滑动窗口法进行稳态检测，数据窗口长度选择为10个数据，若窗口内数据的波动情况较大，则处于非稳态，不保存数据，否则处于稳态，保存数据。依次向后移动窗口，直至所有时序数据稳态状态判断完成。下面详细介绍方法步骤及程序。工具/原料more电脑Matlab时序多变量需进行稳态工况判别的样本数据方法/步骤1/6分步阅读

首先读入样本时序数据表格到MATLAB矩阵表格中保存。

程序如下：

xyb=xlsread(样本数据.xlsx);

在工作区可以看到数据是否保存到了xyb矩阵。

2/6

然后计算样本数据的行数。

使用size函数，程序如下：

n=size(xyb,1)

1的含义为行数，改为2就是计算列数。

在工作区或命令窗口可以看到计算结果。

3/6

接下来以样本数据的第一列为例进行稳态分析。首先将第一列赋值到wy矩阵。

程序如下：

wy=xyb(:,1);

运行结果如下图所示。

4/6

然后设定参数值λ，根据数据情况来确定，每次取10个数进行稳态分析 ，计算这10个数的平均值，计算这10个数的标准差，如果标准差小于λ*平均值则这组数据是稳态数据，继续执行保存，将新样本中稳态数据赋值给wt数组。

程序如下：

c=0;

d=0;

r=0.03; %设定参数值λ，根据数据情况来确定

for i=1:n

if mod(i,10)==0 %每次取10个数进行稳态分析

c=c+1; %取样次数累计

wymean(c,:)=mean(wy(i-9:i,:)); %计算这10个数的平均值

sd(c,:) = std(wy(i-9:i,:)); %计算这10个数的标准差

if sd(c,:)r*wymean(c,:) %如果标准差小于λ*平均值则这组数据是稳态数据，继续执行保存

d=d+1; %稳态窗口累计

s=d*10;

wt(s-9:s,:)=xyb(i-9:i,:); %将新样本中稳态数据赋值给wt数组

end

end

end

运行结果如下图所示。

5/6

再将稳态数据wt写入到稳态数据表格。

使用xlswrite函数，程序如下：

xlswrite(稳态数据.xlsx,wt);

运行结果如下图所示。

6/6

完整的程序代码及截图如下所示：

%************对时序参数样本数据进行稳态状态的判别，得到稳定状态下的运行数据。**************

%**********以第一列因变量为例采用滑动窗口法进行稳态检测****************

%**********数据窗口长度选择为10，若窗口内数据的波动情况较大，则处于非稳态，否则处于稳态。依次向后移动窗口**********************

xyb=xlsread(样本数据.xlsx); %读入样本数据

n=size(xyb,1); % 求样本数据的行数

wy=xyb(:,1); % 以样本数据的第一列为例进行稳态分析

c=0;

d=0;

r=0.03; %设定参数值λ，根据数据情况来确定

for i=1:n

if mod(i,10)==0 %每次取10个数进行稳态分析

c=c+1; %取样次数累计

wymean(c,:)=mean(wy(i-9:i,:)); %计算这10个数的平均值

sd(c,:) = std(wy(i-9:i,:)); %计算这10个数的标准差

if sd(c,:)r*wymean(c,:) %如果标准差小于λ*平均值则这组数据是稳态数据，继续执行保存

d=d+1; %稳态窗口累计

s=d*10;

wt(s-9:s,:)=xyb(i-9:i,:); %将样本中稳态数据赋值给wt数组

end

end

end

xlswrite(稳态数据.xlsx,wt); % 将稳态数据wt写入到稳态数据表格

%**************************************************

注意事项

设定参数值λ，根据数据情况来确定

滑动窗口大小如10个数据，根据数据情况来确定

MATLAB数据稳态判别获取稳定数据滑动窗口法