针对湿式离合器油液监测数据具有来源分散、 数据量大及时间轴不稳定等问题, 对光谱分析得到的多数据进行融合, 利用维纳过程的预测实时性和预测准确的优点, 建立模型开展离合器剩余寿命预测研究。 首先, 通过排列熵加权证据融合方法对离合器寿命试验获得的指示元素进行融合, 构建健康指数； 其次, 结合维纳过程建立退化模型并通过极大似然法对模型中的参数进行估计； 再次, 根据历史退化数据对参数进行更新得到离合器剩余寿命预测模型； 最后, 将预测模型与实例进行对比, 得到利用融合多元素的健康指数建立的维纳过程预测模型预测准确性相比单指示元素预测有了很大提升, 其预测点更接近试验值。 通过观察也发现, 湿式离合器运行50～60 h左右时, 预测点有了明显的变化, 而同样在220～230 h时, 预测点有了明显的偏差, 在240 h左右又重新接近试验值, 其突变点对应了离合器磨损的三个阶段, 即初期磨损, 正常磨损和剧烈磨损。 研究结果表明, 融合油液光谱数据结合维纳过程建立的预测模型用于湿式离合器的剩余寿命预测, 具有预测实时性强且预测精度高的优点, 而通过预测结果和试验值对比发现, 湿式离合器磨损状态的不同对预测结果也有一定的影响, 尤其磨损状态转变点对预测结果的影响更大。

针对单一传感器在设备状态监测期间不能很好地进行退化建模和剩余使用寿命预测的问题，提出了一种多源数据融合建模的寿命预测方法。首先，根据设备的退化性能，构造了复合健康指标; 其次，使用非线性漂移维纳过程对设备进行退化建模，通过使用极大似然法估计模型参数后，推导出设备剩余寿命概率密度函数; 最后，对所提出的方法进行了验证，并与单一传感器预测结果进行了对比，结果表明此方法具有较高的准确性。