一种融合信号处理和智能算法的主氦风机剩余寿命预测方法

本发明公开了一种融合信号处理和智能算法的主氦风机剩余寿命预测方法，涉及机械设备状态监测和维护管理技术领域，包括，通过多传感器采集设备运行数据，利用主成分分析进行特征融合，采用深度学习算法实现故障模式识别，利用迁移学习和XGBoost算法预测设备剩余寿命，将诊断和预测模型集成到在线监测系统中，实现设备健康状态的实时感知和动态预测，并提供检修与备件管理的决策支持。本方法有效提高了主氦风机故障诊断和寿命预测的准确性，为设备的安全运行和智能维护提供了新思路。