動平衡儀復(fù)合故障由于故障的多樣性及復(fù)雜性，氣故障特征可能分布于不同的時頻位置，這為氣故障信息的展示帶來了困難。多小波具有多個基函數(shù)，因此分解與重構(gòu)的過程為多輸入多輸出的系統(tǒng)，在分解之前具有前處理過程將一維數(shù)據(jù)處理為多維，動平衡儀相應(yīng)地在*后具有后處理過程，將多維數(shù)據(jù)恢復(fù)為以為。這里處理的目的是數(shù)據(jù)恢復(fù)為與原始數(shù)據(jù)一致的結(jié)構(gòu)，對于圖像處理、數(shù)據(jù)壓縮等應(yīng)用具有重要的作用。然而，在特征提取，特別是復(fù)合故障特征分離中，基于波形匹配的思想，當(dāng)多小波基函數(shù)選擇合適時，經(jīng)多小波變換后的多通道信號各自攜帶有不同多小波基函數(shù)所匹配出的解耦特征信息。傳統(tǒng)的多小波變換對多通道信號進行后處理運算得到一維輸出信號。如前面所重點分你的多小波的優(yōu)勢在于其具有多個時頻性質(zhì)有所差異的基函數(shù)，故其在分解時可以獲得更精細與**地劃分，分解的結(jié)果可以體現(xiàn)特征的不同方面或者體現(xiàn)不同特征的特點，這樣的結(jié)果是多小波的獨特優(yōu)勢，但如果采用后處理方式將多維數(shù)據(jù)處理為以為，則實際上對本來有所差異的記過分支進行了平均化處理。它把處于不同通道的解耦特征信號再次融合在一起，將不同的特征信息同時呈現(xiàn)在輸出信號中。這樣不但不利于特征提取，反而有可能混合了解耦的特征信息，動平衡儀將已經(jīng)清晰我的結(jié)果模糊化。因此，為**、完整地體現(xiàn)復(fù)合故障的分析結(jié)果，首先的工作時取消后處理步驟，，在分解結(jié)果中獲得多分支的信息表達。

想了解更多關(guān)于動平衡儀，請點擊：http://dhqch.cn/s04/kim-mac/cpxx/20121105/16404523.html