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提出采用相空间重构与高斯混合模型相结合的方法，利用声信号对设备进行故障分类．此方法首先将一维声信号时间序列进行相空间重构，在高维相空间展示各故障状态下的动力学特性，然后通过最大期望值算法建立相空间的高斯混合模型，最后采用贝叶斯分类算法进行故障的识别．从齿轮故障试验台上采集常见齿轮故障的声信号并进行分类实验，验证了该方法的有效性．