物理信息神经网络与领域泛化结合的谐波减速器寿命预测方法

一种物理信息神经网络与领域泛化结合的谐波减速器寿命预测方法，通过自注意力机制对传感器时序数据进行特征提取，基于提取特征，一方面由多层感知机(MLP)输出剩余使用寿命(RUL)估计，一方面计算最大均值差异(MMD)以量化不同样本间数据分布的偏离程度；采用物理信息神经网络(PINN)对从特征到剩余使用寿命(RUL)的映射关系进行正则化约束；具体步骤是先进行特征提取及剩余使用寿命(RUL)估计，然后进行领域泛化网络构建，再进行)物理信息神经网络构建，最后进行网络训练；本发明显著提升了模型的领域泛化能力和可解释性，在机械剩余寿命预测领域具有显著的应用价值和广泛的推广前景。