一种变环境下轨迹参数融合学习的健康状态混合预测方法

本发明提供一种变环境下轨迹参数融合学习的健康状态混合预测方法，包括：步骤1、多分枝贝叶斯网络构建；步骤2、模型参数初始化；步骤3、模型参数(超参数)联合训练；步骤4、多步退化轨迹预测。通过以上步骤，本发明实现了能够自主融合学习环境‑健康特征的数模协同框架构建，设计了基于随机过程模型数学性质的损失函数，以确保神经网络的训练有效性，并给出多步退化预测的方法，以应对长期预测的不稳定性，得到了能够耦合环境‑退化特征的数模协同退化轨迹预测方法。