一种绕组绝缘剩余寿命预测方法、系统

本发明提出一种绕组绝缘剩余寿命预测方法、系统，涉及绕组绝缘剩余寿命预测技术领域。本发明首先通过分段阈值划分数据集，以Arrhenius方程为基础，构建分段数学模型来描述绝缘材料退化过程；然后，引入数学模型参数的边界惩罚函数，构建神经网络模型，使数学模型与神经网络联合优化，同时结合退化数据的统计量设计加权损失函数；最后，使用各子数据集对神经网络进行渐进式训练，通过机理模型的理论老化分量与神经网络学习的残差补偿分量叠加生成预测结果。本发明联合分段动力学建模与神经网络学习以实现对绝缘状态特征量非线性时变轨迹的准确预测，显著提升了模型对绝缘材料复杂退化过程的表征能力。