Time Series Analysis of Engine Test Data

엔진 시험 데이터에 대한 시계열 분석

In an engine test, data are collected in a form of a time series. Usually only the time average of a time series is interesting to engineers while its stochastic fluctuation is being ignored. In this paper, we collect pressure and fuel flux data from an air-breathing engine test and analyze their fluctuations using the multiscale sample entropy analysis, which is suggested as a measure of the complexity of a time series. It is shown that different physical quantities indeed have different complexities at each timescales, suggesting a possibility of an instantaneous tool which evaluates the engine test.

엔진 시험과정에서 데이터는 시계열 형태로 수집된다. 보통 그러한 시계열들의 섭동보다는 시간평균에 더 관심을 가진다. 본 논문에서는 공기 흡입식 엔진의 시험에서 측정된 압력과 유량 데이터의 섭동에 시계열의 복잡성의 척도로 제안된 개념인 multiscale sample entropy라는 분석법을 적용해본다. 분석 결과, 서로 다른 물리량은 각각의 시간척도에서 다른 복잡성을 가진다는 것을 보였고, 이를 잘 이용하면 엔진 시험의 성패 여부를 즉각적으로 알려주는 도구를 만들 수 있을 것이다.