一种机理与数据融合驱动的低压电磁线圈绝缘剩余寿命预测方法

本发明公开了一种机理与数据融合驱动的低压电磁线圈绝缘剩余寿命预测方法，属于电力设备状态监测与预测性维护技术领域。首先构建电磁线圈匝间绝缘涂层的蠕变有限元仿真模型，确定蠕变量作为具有明确物理含义的绝缘健康指标；然后基于高频阻抗等电学参数与蠕变量建立映射关系，采用轻量化深度学习模型(WindowMixer)实现对电学参数及相应蠕变量的精准趋势预测；最后，将基于蠕变机理确定的失效阈值与数据驱动预测结果进行融合，以提高预测模型的泛化性和准确性。本发明能够为电磁线圈的运行维护提供高精度、低资源消耗的智能化预测工具。