donstach/fuel-system-fault-detection
GitHub: donstach/fuel-system-fault-detection
利用工程数据分析方法实现燃油系统故障检测，识别异常模式以区分健康与故障状态。
Stars: 0 | Forks: 0
# fuel-system-fault-detection
# 🔍 燃油系统故障检测（数字孪生分析）
## 📊 概述
本项目专注于分析燃油系统的工程数据，以检测诸如以下故障：
- 滤清器堵塞
- 泵性能退化
- 阀门故障
目标是识别系统参数中的异常模式，并区分健康状态与故障状态。
## 🛠 工具与技术
- Python（Pandas、NumPy）
- 数据可视化（Matplotlib）
- Excel（用于初步探索）
## 📈 数据分析流程
1. 数据清洗与准备
2. 探索性数据分析（EDA）
3. 关键变量可视化：
- 压力
- 流量
- 燃油体积
4. 通过模式识别进行故障检测
## 📊 关键洞察
- 故障系统表现出不规则的压力波动
- 堵塞期间流量显著下降
- 健康状态与故障状态之间存在明显的模式差异
## 📷 示例可视化
（在 images 文件夹中添加图表）
## 🚀 后续改进
- 基于机器学习的故障分类
- 实时监控仪表板
- 与物联网系统集成
## 📌 作者
Dominic Kezie
数据科学（工程）硕士
标签：Apex, EDA, Excel, Matplotlib, MSc Data Science, NumPy, Python, 健康状态, 压力波动, 压力监测, 工程数据分析, 工程硕士, 异常检测, 探索性数据分析, 故障检测, 故障状态, 数字孪生, 数据清洗, 数据科学, 数据驱动, 无后门, 机器学习, 模式识别, 泵退化, 流量下降, 滤清器堵塞, 燃料系统故障, 燃油体积, 燃油系统, 物联网, 资源验证, 趋势分析, 逆向工具, 阀门故障, 预测性维护