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在工业过程中旋转机械的健康状况是保证机械设备可靠性的关键。其中轴承是旋转机械中常用的部件并且是其工作失效的主要故障源。由于轴承在运转过程中其状态会经历从正常到失效的过程,如果能够实时监测轴承的运行状态就可以预防轴承故障的发生,从而避免不必要的经济损失。本文采用小波包分解加自回归模型(AR)的理论和方法对滚动轴承的振动信号进行特征提取,再用异常检测算法对滚动轴承的性能进行评估,具体工作内容如下:(1)针对传统的时域特征存在对特征信息的挖掘有限,监测效果不足等问题,本文对滚动轴承早期无故障数据和失效数据