基于AI的电驱动传动系统综合寿命预测方法

本发明涉及电驱动传动系统寿命预测技术领域，公开了基于AI的电驱动传动系统综合寿命预测方法，该方法包括：采集电驱动系统运行参数及机械部件退化数据；将数据排列为系统运行全周期输入张量和部件退化全周期输入张量，通过双向循环神经网络和门控时间卷积网络分别提取多阶特征张量；利用交叉注意力融合网络结合物理约束进行跨模态融合，得到系统‑部件退化融合特征向量；经降维后输入多层感知机网络输出寿命预测数值，结合历史案例生成带置信度的剩余使用寿命区间。该方法整合多源数据，实现跨域特征动态关联与物理约束融合，提升了寿命预测的精度和可靠性，适用于电驱动系统智能运维，为设备维护提供科学依据。