小波包分解在液体火箭发动机试验流量数据去噪中的应用

发布时间：2021-07-28 04:21

　　在某次发动机试验中,液氧流量数据受未知干扰含有大量的噪声成分,严重影响比冲量、燃烧效率等关键参数的数值分析与计算。利用小波包树状分解分析在高、低频域描述细致、分析能力强的优点,以信噪比和相关系数作为评价各类型小波基分解效果的标准,选择Sym6和Db5两种小波基,设定合适的阈值和分解层数,对含噪流量信号进行去噪处理。通过与理论计算值的分析对比,验证了该方法的有效性。该方法在其他型号试验流量参数数据去噪中具有重要的推广和应用价值。 

【文章来源】：质量与可靠性. 2020,(06)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

流量测量系统组成图

在信号多层分解过程中，通常采用小波包树状分解法对信号进行分解，然后再对处理后的分解信号进行重构。以3层小波包树状分解为例，二进小波包分解过程如图2所示。由上述分析可以看出，小波包的分解实质是对信号分解中的各级均进行高通和低通滤波。通过高、低通滤波器组将信号分解到不同的频段内。

从图3、图4中可以看出，数据中包含大量的噪声信息。综合各类小波基函数在对称性、正则性、支撑长度和高阶消失矩等方面的特点，为方便对比分析，从Sym系和Db系中各选出一种小波基对含噪数据进行去噪处理。图4 20.0s～20.8s液氧流量（Qmo）局部数据图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3307201