【摘 要】
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随着对机电设备安全性和可靠性要求的不断提高,准确获取趋势性故障发展历程的退化特征信息并建立有效的故障预测模型是提高设备运行可靠性的关键。隐马尔可夫模型（Hidden Mark
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51405246);江苏省自然科学基金项目(BK20151271);南通市应用基础研究-工业创新项目(No.GY12016010)资助~~
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随着对机电设备安全性和可靠性要求的不断提高,准确获取趋势性故障发展历程的退化特征信息并建立有效的故障预测模型是提高设备运行可靠性的关键。隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）具有描述隐藏状态和观测状态的双随机过程属性,与设备的退化过程在某种程度上是相似的,因此成为故障预测模型的研究热点。综述国内外基于隐马尔可夫模型的退化评估与预测方法,重点论述基于隐马尔可夫模型及其改进方法隐半马尔可夫模型（Hidden semi-Markov Model,HSMM）的机械设备故障预测方法,分析比
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本译文是根据1985年苏联科学出版社出版的朱拉夫拉夫Β.Φ.和克里莫夫的《固体波动陀螺》(1985.)一书全文译出.作者任职于苏联科学院应用力学所,兼职于莫斯科国立技术大学(以