基于载荷数据驱动的零部件寿命分析方法

本发明公开了基于载荷数据驱动的零部件寿命分析方法，包括如下步骤：S1、通过传感器实时采集载荷数据；S2、对载荷数据进行预处理；S3、将预处理后的载荷数据进行融合，形成多源数据融合模型；S4、将多源数据融合模型的数据输入到卷积神经网络中，提取空间特征；S5、将空间特征数据输入到自动编码器中，进行降维和特征提取；S6、将降维和特征提取后的数据输入到循环神经网络中，捕捉时间序列特征；S7、通过长短期记忆网络进一步处理时间序列特征；S8、构建深度学习模型；S9、引入自适应在线学习机制；S10、进行寿命预测；S11、在出现异常或预测寿命接近极限时，自动发出预警信号。本发明利用深度学习和多源数据融合，实现高精度零部件寿命预测。