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长期以来对复杂的机械系统，人们希望能够及时、准确地发现故障、判断故障的损伤程度，并且做出评估与预测，因此故障诊断技术也随之越来越受到重视，并且在工业领域及信号检测领域是很有价值的课题。时间序列分析是一种经典的分析方法，在故障诊断中有独特的优势，大多数情况是对振动信号建立ARMA模型并进行分析，但是这种方法有一定的局限性。注意到很多情形的振动信号的具有长记忆特性，本文尝试用FARIMA模型对故障诊断问题进行分析。本文的目的是引入体现长记忆特征的模型，通过实例证明FARIMA模型比传统的ARMA