论文摘要：小波分析在液体火箭发动机试车过程数据处理中的应用

在液体火箭发动机地面试车数据处理过程中，处理方法至关重要。目前，国内还大都使用傅立叶分析的相关方法，或者直接采用通过经验判断的人工分析方法。同时，小波分析由于同时具有时域和频域上的良好分辨率、分析可靠等诸多优点而受到越来越广泛的重视。本文首先介绍了数据处理方法的发展状况，然后详细介绍和分析了傅立叶和小波技术的基本原理，并对几种常用小波函数进行了说明，对多分辨分析和小波分析的快速算法——Mallat算法进行了介绍。然后利用传统的经典方法——傅立叶变换对液体火箭发动机120秒地面试车过程数据进行了分析，并利用小波分析方法所具有的精确分频的特点，进行了相应地面试车过程数据的去噪处理，两者都给出了处理结果，并将其进行了对比，结果表明，小波分析方法具有很好的降噪能力，并能突出动态的突变信息，所以可以利用该方法对突变信号及其发生的时间进行准确定位，有利于故障诊断；另外本文还针对振动数据给出了趋势预测的方法。最后针对于Matlab软件的局限，给出了Matlab与Visual C++混合编程的方法。在文中和附录也分别给出了关于小波分析在发动机数据处理中的一些具体的处理方法和程序。

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