【摘 要】
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针对神经网络模型需求训练样本量大以及大部分神经网络处理的是静态模式识别的问题，提出一种具有良好分类能力的动态模式识别方法——连续混合高斯概率密度隐马尔科夫模型（CGHM
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针对神经网络模型需求训练样本量大以及大部分神经网络处理的是静态模式识别的问题，提出一种具有良好分类能力的动态模式识别方法——连续混合高斯概率密度隐马尔科夫模型（CGHMM）。以滚动轴承为研究对象，首先通过小波包分解方法提取振动信号的特征参数，然后利用主元分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）对提取的特征参数进行优化降维，实现对模型输入数据的简化，进而利用简化的特征值矩阵分别训练各个状态的CGHMM，最后利用训练好的CGHMM进行滚动轴承的状态监测与故障诊断。实验结果表明，该方
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