针对非平稳时变信号，提出一种基于隐Markov模型《HMM）的机械振动源数估计方法。该方法结合隐Markov模型理论与自相关测定，通过比较不同模型的信度来确定信源的个数。实验结果表明该方法能够有效地估计出非平稳时变信号的信源个数，为机械振动故障诊断中的振动源分析提供了方法保障。

数控机床主轴的健康状态直接关系到加工产品的质量和企业的安全生产。根据数控机床主轴的状态监测数据,建立了一个基于多观测序列隐Markov模型的可靠性评估模型。该模型提出了Spearman权重分析方法,通过对多性能指标观测序列及设备健康状态的Spearman秩相关分析获得各性能指标的定量权重,体现了各性能指标在设备健康评价中的贡献。并利用矢量量化及加权分析将多性能观测序列转换为单观测序列,通过隐Markov模型获得设备状态变迁概率,从而实现对设备的可靠性评估。最后将上述模型应用于某型数控机床主轴的可靠性评估,模型评价结果与现场数据比较吻合,证明了该模型的有效性。