简介： 本发明设计复杂机电系统寿命预测领域，具体涉及一种复杂机电系统寿命预测方法。本方法基于经验小波变换和Petri网相结合的方法来对复杂机电系统进行寿命预测。首先对系统构建部件节点统计模型，确定系统的关键部件，对关键部件的检测信号进行经验小波分解得到多个经验小波函数分量，对关键部件进行加速退化实验，记录检测信号的变化。以此得到原信号的经验小波函数分量中各频带幅值随时间变化的函数图像。根据系统各关键点的物理模型得到部件之间的耦合关系，建立复杂机电系统的Petri网模型。根据特征信号确定相应的部件故障率r_i(t)，得到变迁后的Petri网，确定出系统的故障状态。在系统故障率与部件故障率的相关函数R(r₁,r₂,...,r_s)对应的图像中，得到系统当前故障率到失效阈值的时间差Δt，时间差Δt即为系统的剩余寿命，从而达到复杂机电系统寿命预测的目的。