介绍了一种基于振动信号隐马尔可夫模型(HMM)的新的齿轮故障检测和诊断方案。 首先从振动信号中提取特征,这些信号既包括正常齿轮也包括故障齿轮,特征以振动信号自回归模 型的多项式传递函数的反射系数为基础。这些特征用来训练HMM归类各种齿轮状况。经过试验 验证,用这些特征判断故障的准确性很高。 -:A newgear fault detection and diagnosis scheme based on Hidden MarkovModel (HMM) of vibra- t

一种基于加权隐马尔可夫的自回归状态预测模型-Based on weighted HMM state autoregression prediction model

MS-VAR模型，即马尔科夫状态转换的自回归模型是Hamilton (1989) 提出的，它是允许内在要素变化的特有的计量经济学模型。-MS-VAR model, the regression model Markov state transition is Hamilton (1989) proposed that the change is to allow the intrinsic elements of specific econometric model