制造系统中收集到的多通道传感数据中包含着丰富的信息,为设备状态监测、故障诊断和剩余有效寿命预测提供了基础。然而多通道数据中存在复杂的时空相关性,不同数据通道间耦合性较强。现有分析方法往往仅关注单通道内数据的时序关联性,而忽视了多通道数据间的相关性,导致关键信息流失和维数灾难的问题,难以有效处理与分析多通道数据,计算精度、实时性与运行效率无法满足实际的工业应用需求。本课题深入研究多通道数据的复杂相关性,采用数据融合方法建立多通道数据的故障诊断与寿命预测模型,有效挖掘出数据中隐藏的关键特征信息,实现高精度的状态监测、故障诊断和剩余有效寿命预测。主要的研究内容包括以下四个方面:（1）提出了基于多线性子空间学习算法的多通道数据分析方法。在不破坏多通道数据原始结构的情况下,采用多线性主成分分析算法提取数据中非冗余的故障判别信息,有效描述了多通道数据中的复杂相关性。建立适用于张量型数据的高阶支持张量机分类模型,采用CANDECOMP PARAFAC分解来处理张量数据,提高分类模型的识别能力和学习速度。通过布谷鸟搜索算法来优化模型的超参数,进一步提高故障模式识别的准确率。最后采用仿真多通道数据集和实际案例验证了所提方法的有效性。（2）提出了基于改进卷积神经网络的多通道数据分析方法。将多线性主成分分析作为预处理方法,提取出数据中的非冗余特征,以降低原始数据的维度和减小冗余信息对模型的影响。降维后的数据作为卷积神经网络的输入,通过多层的卷积和池化提取并融合数据中非线性特征。然后采用归一化指数函数实现多种故障模式的识别。实际案例表明,所提模型比经典的卷积神经网络模型诊断精度更高训练速度更快。（3）提出了基于深度学习的多通道数据特征自学习方法。将特征提取、融合和故障诊断整合在一个深度学习框架中,从多通道数据的时间和空间两个维度进行并联的特征提取,挖掘数据中非冗余的非线性故障特征。建立多层全连接神经网络对提取到的特征进行融合与压缩,并采用改进的归一化指数函数实现故障诊断,最后通过案例验证故障特征自学习方法的有效性。（4）提出了基于多通道特征融合的剩余有效寿命预测模型。在完成数据预处理后,采用堆叠自编码提取数据中的关键特征,通过不同时期的特征间相关系数实现不同退化阶段的划分。通过多输入节点的深度学习模型分别从原始数据的时频域中提取特征,解决不同通道中数据长度不一致的问题。建立基于全局平均池化的多通道特征融合模型,并实现退化过程的拟合。最后通过滚动轴承案例验证所提出方法的有效性。本课题提出的基于多通道数据融合的故障诊断和寿命预测模型,能有效识别设备故障模式并准确预测设备剩余有效寿命,为优化设备运维策略提供了重要依据,具有重要的理论研究和工程应用价值。