摘要
本发明属于设备健康状态监测与故障预测领域，具体公开了一种融合多域退化特征与分位数回归的寿命预测方法。该方法通过传感器采集的信号提取出轴承全寿命周期振动信号的时域、频域及时频域特征，并利用单调性、相关性和鲁棒性综合指标筛选出敏感特征；再利用堆栈降噪自编码器将敏感特征融合成多域特征，构建出能够表征轴承退化过程的健康指标；进一步提出通过并行BiGRU‑Transformer模型输入健康指标来进行轴承剩余使用寿命预测，最后结合分位数回归技术量化预测的不确定性。在XJTU‑SY数据集上的实验表明，所提方法在点预测（MAPE降低12.7%）和区间预测（PICP提升至97%）中均显著优于传统方法，为工业设备健康管理提供可靠依据。
