一种融合失效物理和数据驱动的柱塞泵寿命预测方法及系统

本发明公开了一种融合失效物理和数据驱动的柱塞泵寿命预测方法及系统，属于柱塞泵剩余寿命预测技术领域，首先建立滑靴磨损‑泄漏退化模型，通过采集模型中的待定参数，以迭代生成滑靴磨损与泄漏的时序数据作为物理特征，然后引入相关性和时序性分析并筛选高质量特征，与传感器数据一起融入神经网络中；其次，将整泵泄漏退化机理方程进行简化，建立了包含未知参数的物理信息方程，使用传感器数据并通过梯度下降法对方程进行最优参数求解，构建物理信息损失函数，对神经网络预测结果施加物理约束；本发明解决了柱塞泵寿命预测存在的数据稀缺、退化参数特征不可知、模型泛化能力不足的问题，提高了柱塞泵寿命预测结果准确性和可靠性。