【摘 要】
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机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态，正确识别与估计设备当前所处的退化状态，对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。隐半马尔可夫模型（Hidden Semi-Markov M
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机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态，正确识别与估计设备当前所处的退化状态，对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。隐半马尔可夫模型（Hidden Semi-Markov Models，HSMM）是隐马尔可夫模型（hidden Markov models，HMM）的一种扩展模型，克服了因马尔可夫链的假设造成HMM建模所具有的局限性，比HMM具有更好的建模能力和分析能力。由状态识别和HMM本质上的相通性，将HSMM引入到机械设备的状态识别中，提出了一种基于HSMM状态识别方法，描述了该模型的拓扑
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