基于物理信息神经维纳过程的关键零部件剩余使用寿命预测方法

本发明公开了一种基于物理信息神经维纳过程的关键零部件剩余使用寿命预测方法，采用维纳物理信息神经网络模型预测关键零部件剩余使用寿命，融合数据驱动与物理建模，结合特征提取预测子网络的特征提取能力和维纳退化建模求解子网络的物理退化建模能力，能够更准确地捕捉关键零部件的复杂非线性退化特征，实现零部件剩余使用寿命的高精度预测。具体的，特征提取预测子网络通过神经网络提取时序退化特征，维纳退化建模求解子网络使用维纳过程建模关键零部件的退化动态；设计物理信息联合损失函数并采用动态权重调整策略，有效平衡了数据驱动学习与物理建模的关系，确保预测结果符合其真实退化规律，增强了模型的物理可解释性和预测结果的可信度。