一种基于机器学习的模具使用寿命评估方法

本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种基于机器学习的模具使用寿命评估方法，包括：采集模具数据，并提取与模具物理失效模式相关的特征；进行自适应分解，调整分解参数，获取信号分量；构建集成模型，得到模具的剩余使用寿命预测值；分析特征贡献度，优化模型输入特征集，并基于分析结果输出维护决策建议；将集成模型部署至边缘计算设备，并根据模具在不同生命周期的退化特性调整评估策略，实现实时寿命评估与决策支持。本发明能够显著提升模具寿命预测的准确性与可靠性，增强模型透明度，并实现从预测到维护决策的闭环管理。