设备剩余寿命预测模型训练方法及系统是一种利用数据分析和机器学习技术来评估设备或部件剩余使用寿命的先进解决方案。该方法通过采集设备运行过程中的多源数据（如振动、温度、压力等传感器数据），结合历史维护记录和故障数据，构建预测模型。系统采用多种算法（包括深度学习、时间序列分析、退化建模等）对设备健康状态进行实时监测和趋势分析，准确预测剩余使用寿命。该技术可显著提高设备维护效率，降低意外停机风险，实现预测性维护，广泛应用于工业设备、航空航天、能源设施等领域。系统支持模型持续优化和在线更新，确保预测精度随数据积累不断提升。
