摘要： 针对剩余寿命预测研究中采用单一模型进行退化建模时,可能导致实际监测数据与构建的退化模型之间存在模型-数据不契合、泛化性能差以及过拟合等问题,提出了一种考虑退化模型最优选择的随机退化设备剩余寿命预测方法。首先,基于模型复杂度、拟合优度、泛化性能、预测准度和鲁棒性 5 种性能指标,通过线性加权方法构建出一种复合评价准则,并通过设备历史监测数据计算预测结果的最小均方误差,从而确定复合评价准则的最优权重系数。其次,对于获取的在线测试数据,利用构建的复合评价准则确定最优退化模型,并计算设备剩余寿命预测结果。最后,通过锂离子电池实际退化数据进行实验验证。结果表明:所提方法能选择出最优退化模型,从而提升预测的泛化能力和鲁棒性。