一种旋转机械的剩余寿命预测方法及系统

本发明公开了一种旋转机械的剩余寿命预测方法及系统，涉及旋转机械剩余寿命预测方法技术领域，具体步骤为：采集旋转机械关键部件的多源信号，获取原始数据；对原始数据进行多域特征提取，获得初始特征；基于单调性指标和互信息法加权融合的综合指标筛选初始特征，构建特征子集；构建基于ReLU线性注意力机制的Transformer‑BiGRU神经网络，并利用特征子集进行迭代训练，获得剩余寿命预测模型；获取待预测数据，将待预测数据输入剩余寿命预测模型，输出剩余使用寿命预测值。本发明通过融合特征的单调性与互信息，能够更精准地筛选出与设备退化过程高度相关的特征子集，显著提高了特征对寿命预测的敏感性和表征能力。