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本发明涉及一种基于PreDyn‑ST模型的EHA性能退化预测方法及系统，提出了基于深度学习方法(PreDyn‑ST)模型的EHA液压系统的性能退化预测方法及系统。本发明的方法包括：S1、搭建EHA试验台；S2、信号采集；S3、获取退化标签；S4、构建PreDyn‑ST模型；S5、PreDyn‑ST模型训练；S6、获得模型预测的寿命预测结果。另一方面本发明的系统包括数据采集模块、退化标签定义模块、模型构建模块、数据划分模块以及模型验证预测模块。本发明能够可视化退化过程中时空特性的动态变化，并结合物理退化机制对这些变化进行解释，增强了模型的可解释性，并提升了模型的可信度。