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针对轴承早期异常状态识别问题,提出了一种基于振动信号和HSMM-DBN的轴承早期异常状态识别方法,研究了隐半马尔科夫模型转换为动态贝叶斯网络（HSMM-DBN）的优点和基本过程,并应用该方法对试验数据进行了分析。结果表明,该方法能够有效识别轴承故障的早期异常状态,为机械设备异常状态识别提供了一种新的有效方法。