基于统计对齐元门控递归单元的机械设备寿命预测方法

本申请涉及一种基于统计对齐元门控递归单元的机械设备寿命预测方法。所述方法包括：获取旋转机械设备的全寿命振动数据，作为训练数据；设计统计对齐度量校准所述训练数据和目标数据分布间的差异；构建机械设备寿命预测模型，将校准后的训练数据输入到模型中，进行子任务学习；将子任务学习到的知识进行整合，再进行跨子任务学习，并进行基于二次梯度的优化，更新元预测因子，基于所述元预测因子预测机械设备未来退化趋势。实现了在不同领域之间的有效知识迁移，在有限数据的情况下，将历史大数据中的先验知识应用于未知领域的寿命预测，提升了跨域预测的性能，能够在样本不足的情况下进行有效的寿命预测。