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一种基于二元维纳过程的轴承剩余寿命预测方法，包括以下步骤：1)采集轴承退化阶段垂直方向和水平方向上的振动信号；2)分别计算两个方向上振动信号的有效值，将获得的有效值作为轴承的两个退化性能指标；3)检验分析性能指标的增量是否服从正态分布；4)利用二元维纳过程构建轴承退化模型；5)利用AIC信息准则选择合适的Copula函数描述两个性能指标间的相关特性，获得轴承剩余寿命的联合概率密度函数，采用极大似然估计法在线更新模型参数，预测轴承剩余寿命。本发明所需训练样本少、耗时较短、预测精度较高。

本发明公开了一种石化装备旋转机械的剩余寿命预测验证方法，其剩余寿命预测的具体验证步骤为：步骤一：监测数据的采集：依据实验室机组中的石化大机组仿真实验装置，针对石化装备旋转机械易发生故障的部件如滚动轴承、齿轮以及叶片等，通过传感器来采集石化装备旋转机械在不同工作环境、不同负载以及不同健康管理行为下的振动监测实验数据、外界因素引入的时间及持续时间等数据。本发明通过状态检测手段获取旋转机械在实际运行过程中的状态监测数据，并提取能反映其健康状态性能退化数据，建立性能退化模型，同时没利用首达时间分布预测剩余寿命分布，并将实际与理论结果进行验证、分析，从而提升改进理论与方法。

本发明公开了一种用于工地智能配电箱的剩余寿命预测方法，涉及工业智能领域，包括根据故障诊断结果，筛选与故障相关的历史配电箱生命周期数据，构建退化轨迹库，利用特征工程从结构化数据集中选取状态特征并组建为状态特征向量，选择沙盒环境作为虚拟测试平台，根据退化轨迹库和状态特征向量配置强化学习环境，在沙盒环境中利用强化学习环境训练强化学习模型，得到退化轨迹模型并计算智能配电箱当前状态到失效之间的预期时间，输出剩余寿命预测结果。本发明实现了参数因果关系的动态量化表达，解决了智能配电箱剩余寿命预测精度低的问题。

本申请提供了一种水泵剩余使用寿命预测方法、装置、设备及存储介质，涉及工业设备维护技术领域。该方法包括：采集水泵的振动信息、压力值信息以及水泵流量值信息；对振动信息进行时频域信息提取，构建水泵的特征集；对特征集进行数据降维，对降维后的特征集进行预测，确定水泵的剩余使用寿命。本申请实施例通过获取水泵在运行时的各种信息，通过预设的预测模型提取水泵的特征进行预测，充分考虑了水泵的各种运行数据，预测结果更加准确，并且通过对振动信息提取时频域信息，与水泵进出口压力和水泵流体流量值构建输入，使寿命预测更加准确，保证水泵剩余寿命预测的准确性，便于维护人员对水泵进行维护或更换，提高生产的安全性。