基于支持向量机的电机剩余寿命分析方法和系统

本发明涉及电机状态监测与故障预测技术领域，提供了基于支持向量机的电机剩余寿命分析方法和系统，方法包括建立电机的多维度退化特征集合，基于多源传感器数据与失效阈值计算健康指标退化率；构建自适应核函数的支持向量机回归模型，利用该模型和实时数据预测健康指标变化轨迹，若预测偏差在允许误差范围内则生成剩余寿命评估结果；否则启动增量学习机制更新训练数据集并动态调整核函数参数，重新计算轨迹；若仍不满足误差要求，则结合工况数据优化模型正则化参数，直至剩余寿命评估结果收敛。本发明可以提高电机剩余寿命预测的准确性和动态适应性，增强模型对复杂工况的鲁棒性。