简介： 本发明提出了一种基于深度特征集成提取的机械装备服役可靠性评估方法，旨在保证评估结果客观性的前提下提高评估结果的准确性，实现步骤为：首先采集机械装备全寿命周期的振动信号，获取训练数据集，其次建立多个不同的堆栈式自编码器模型，以训练数据集作为堆栈式自编码器模型的输入，对每个堆栈式自编码器模型进行训练，并集成提取训练数据集的深度特征，划定机械装备正常运行状态和失效状态，并计算机械装备服役可靠性，建立机械装备服役可靠性评估模型，最后采集待评估机械装备的振动信号，获取测试数据集，将测试数据集输入到机械装备服役可靠性评估模型中，获取待评估机械装备服役可靠性评估结果。