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提出了一种新的隐马尔可夫模型（HMM）拓展模型自回归隐半马尔可夫过程（Auto—Regressive Hidden Semi—MarkovModel，AR-HSMM），并给出了模型参数的推导和相应的“前向-后向”算法．与传统的HMM相比，AR—HSMM有以下两个优点：①把传统HMM所假设的隐藏状态分布改进为显式高斯分布；②改进了传统HMM假设各观测变量相互独立的问题，通过在各观测变量之间建立联系，从而使之更加符合实际情况．在液压泵故障诊断中的应用实例表明，AR-HSMM在故障诊断中是非常有效的．