一种退化设备在线领域迁移剩余寿命预测方法

本发明公开了一种退化设备在线领域迁移剩余寿命预测方法，该方法包括基于对比学习的预测模型预训练部分和基于对抗学习的在线跨工况训练部分，基于对比学习的预测模型预训练部分利用剩余寿命标签相似的源域数据训练预测模型，利用学习域不变特征，显著提高预测模型的泛化能力，基于对抗学习的在线跨工况训练部分，利用在线采集的目标域数据和相应的源域数据更新已有预测模型，此过程无需额外的目标域数据和目标域剩余寿命标签，在线实现了源域到目标域的迁移，本发明方法解决了现有的剩余寿命预测方法需要目标域数据或标签、模型固定无法在线更新和域差异过大时泛化性能下降的问题，适用于设备预测性维护。