【摘 要】
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隐Markov模型（HMM）已经证明是学习动态时间序列的概率模型的最广泛应用的工具之一，它可以使用一个隐变量来模拟系统的动态行为的变化。核动力旋转机械升速过程具有信息量大、信
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隐Markov模型（HMM）已经证明是学习动态时间序列的概率模型的最广泛应用的工具之一，它可以使用一个隐变量来模拟系统的动态行为的变化。核动力旋转机械升速过程具有信息量大、信号非平稳、重复再现性不佳等特点，HMM很适合处理此类信号。将HMM引人到核动力旋转机械的故障诊断中，提出了一种基于HMM的故障诊断方法。
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