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二十世纪以来,随着工业生产的不断发展和进步,机械系统的可靠性和安全性问题日益突出。及时了解和掌握机械设备在运行过程中的状态,整体或局部是正常还是异常,如果机器发生故障,如何识别故障类型,这些对于生产的监控系统来说是至关重要的。隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是一种基于统计学理论的模式识别方法,已经广泛应用于语音识别领域。基于振动信号和语音信号的的相似性,将隐马尔可夫模型(HMM)应用于机械故障诊断中。本文系统地介绍了隐马尔可夫模型的基本理论并利用旋转机械故障诊断的例子来说