一种跨域滚动轴承剩余寿命预测方法

本发明涉及一种跨域滚动轴承剩余寿命预测方法，包括：数据采集；构建特征提取器，利用特征提取器提取退化特征；构建网络模型，包括RUL预测器、动态混合领域适应模块和注意力对比学习模块，RUL预测器输出目标域样本的伪标签；动态混合领域适应模块包括多核最大均值差异网络和领域对抗网络，分别用于对齐退化特征间的边缘分布和对齐退化特征间的条件分布；注意力对比学习模块用于保留目标域中的退化信息；基于优化目标，训练网络模型，得到剩余寿命预测模型；基于剩余寿命预测模型预测滚动轴承的剩余寿命。本发明能够实现细粒度更好的领域适应来最小化源域和目标域间的数据分布差异，同时以目标域特性作为目标域特征的约束，保证模型的跨域预测性能。