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基于支持向量机和隐马尔可夫模型的诊断，提出了一种新的轴承故障诊断方案。结合SVM的分类能力和HMM的动态时间序列处理能力，通过sigmod函数和高斯模型，将支持向量机的输出信号转化成后验概率的形式，再引入HMM模型隐状态的观测概率，通过AR参数建立诊断的特征向量，从而提高轴承故障诊断精度。该方案的实验数据是通过小波分析提取自轴承的高频共振振动信号。