针对高可靠、长寿命、小样本的机载燃油泵剩余寿命预测问题,提出了一种基于自适应差分变异的狼群支持向量机(Adaptive Differential Evolution Grey Wolf Optimizer-Support Vector Machine,ADEGWO-SVM)组合寿命预测方法。首先,搭建了一个机载燃油泵寿命试验平台,监测其电应力载荷下的出口压力信号,应用小波包滤波的方法对原始压力信号进行降噪处理,提取压力均值信号作为燃油泵性能退化特征,接着利用自相关分析的方法进行特征相空间重构;然后利用基于ADEGWO算法结构简单和全局搜索能力的特点,优化支持向量机预测模型的参数,进而提出一种基于ADEGWO-SVM的组合寿命预测模型;最后,在不同的预测起始点,利用ADEGWO-SVM方法进行了寿命预测试验,为了进一步验证该算法的有效性,将其与粒子群支持向量机(Particle Swarm Optimization-SVM,PSO-SVM),灰色模型(Grey Model,GM(1,1))等算法进行了比较,试验结果表明该方法能够准确实现机载燃油泵的剩余寿命预测,显著提高寿命预测精度,对机载燃油泵的健康监测和寿命预测具有理论指导意义。