【摘 要】
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为了给机械设备提供更准确的故障预测诊断,采用小波分析的方法对滚动轴承的振动信号进行特征提取与分析,并提出一种新混合模型（即将状态空间模型与隐半马尔可夫模型相结合的混
【机 构】
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沈阳工业大学信息科学与工程学院,东北大学机械工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51375082）, 中央高校基本科研业务专项资金资助项目（N160306001）
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为了给机械设备提供更准确的故障预测诊断,采用小波分析的方法对滚动轴承的振动信号进行特征提取与分析,并提出一种新混合模型（即将状态空间模型与隐半马尔可夫模型相结合的混合模型）的故障预测诊断方法。首先在动态观测系统中建立故障状态方程,将故障作为关键因子,并在混合后的模型中给予相应的证明,通过对其分析处理、使用预测模型进行训练以及对比分析设备的退化状态,给出合理的预测方案,然后对其进行深入分析,最后得出研究结论。
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