1.一种氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于，包括：

采集时序数据并预处理，通过滑动时间窗口方式对预处理后的时序数据进行分段处理，利用降维算法压缩特征维度，得到反映氢燃料电池退化状态的特征向量序列；

根据氢燃料电池在不同运行阶段的性能演化特征，构建反映氢燃料电池性能退化程度的健康状态指标，并结合时间序列构建健康状态曲线，用于表征氢燃料电池不同生命周期阶段的状态分布；

基于健康状态曲线变化趋势，采用分段建模算法对氢燃料电池寿命过程划分为早期稳定阶段、中期缓慢退化阶段和后期快速退化阶段，并分别标识不同阶段的运行特征参数；

基于健康状态指标与特征向量序列，构建时序预测模型，预测燃料氢燃料电池的剩余使用寿命；

在寿命预测过程中，监测健康状态曲线的突变行为，识别非预期退化情况，并结合多轮预测结果的一致性检测判断早期失效趋势。

2.如权利要求1所述的氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述通过滑动时间窗口方式对预处理后的时序数据进行分段处理，利用降维算法压缩特征维度，得到反映氢燃料电池退化状态的特征向量序列，包括：使用降维算法将高维特征向量压缩为低维的嵌入表示：

对所有特征向量构成的矩阵进行PCA降维，选取前k个主成分形成压缩特征向量：；

其中，为第i个滑动窗口所提取的高维特征向量，为第i个窗口经过PCA 压缩后的低维特征向量，为主成分分析中学到的投影矩阵，k为保留的主成分个数；

将所有窗口的压缩特征向量按时间顺序排列，得到反映氢燃料电池状态演化的低维特征向量序列Z={z1,z2,...,zN}。

3.如权利要求1所述的氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于：所述根据氢燃料电池在不同运行阶段的性能演化特征，构建反映氢燃料电池性能退化程度的健康状态指标，包括：针对每个运行阶段，从静态性能特征、动态响应特征和环境敏感特征中提取退化相关的特征，利用时间序列建模技术，提取每个阶段的退化特征向量fi；基于多特征融合的健康得分，将多个退化特征组合成一个融合健康状态指标：；

其中，为第j个特征在时间t的数值，为特征权重系数；

将连续的SOH数值映射为分级的健康等级状态。

4.如权利要求1所述的氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于：所述并结合时间序列构建健康状态曲线，用于表征氢燃料电池不同生命周期阶段的状态分布，包括：将每个窗口时刻的SOHi按时间顺序组合成健康状态时间序列：

SOH(t)={SOH1,SOH2,...,SOHN}；

该序列即为电池健康状态演化曲线，横轴为时间或累积运行周期，纵轴为归一化健康状态值；

在电池运行初期，健康状态曲线SOH(t)保持在高位，波动幅度小，通过判断SOH(t)的一阶导数接近零且连续时间段内未出现下滑，判定为电池运行的初始健康阶段；随着运行时间的延长，SOH(t)呈现出线性下滑趋势，其一阶导数为小的负值，且变化稳定，表明电池正在经历均匀的退化过程；当电池接近使用寿命中后期，SOH(t)曲线下降速度加快，SOH(t)的一阶导数显著为负，且二阶导数为负值，表明健康状态下降的加速度为正；当SOH(t)下降至设定的失效阈值0.3以下时，判定电池已进入临界状态。

5.如权利要求1所述的氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于，所述基于健康状态曲线变化趋势，采用分段建模算法对氢燃料电池寿命过程划分为早期稳定阶段、中期缓慢退化阶段和后期快速退化阶段，并分别标识不同阶段的运行特征参数，包括：设阶段断点为{t0,t1,t2,t3}，对每段 [ti-1,ti]拟合线性模型：；

其中，第i段的截距项，为第i段的斜率，t为当前时间点；

依据各段斜率、平均SOH值和持续时间，定义如下判别规则：

若，则为早期稳定阶段；若<0，则为中期缓慢退化阶段；若，则为后期快速退化阶段。

6.如权利要求1所述的氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于：所述基于健康状态指标与特征向量序列，构建时序预测模型，预测燃料氢燃料电池的剩余使用寿命，包括：利用捕捉长短期依赖的时序模型构建预测器fθ，目标是预测未来时间内的SOH演化序列：；

其中，fθ为拥有参数θ的时序预测模型，H为预测时间步长，为第h步的预测健康状态值；

设定失效阈值SOHfail，定义剩余寿命为：

；

其中，健康状态阈值，当前时间点t的剩余寿命预测值；

若不存在h满足条件，则RULt=H。

7.如权利要求1所述的氢燃料电池寿命预测方法，其特征在于：所述在寿命预测过程中，监测健康状态曲线的突变行为，识别非预期退化情况，并结合多轮预测结果的一致性检测判断早期失效趋势，包括：计算相邻时间点间的健康状态变化率，判断单位时间内SOH下降速度是否超过历史平均水平；设定突变阈值，若当前退化速率高于常规退化速度3倍以上，则判断该点为突变点；进一步判断突变持续性，若连续多个周期存在高频波动行为，则标记为非正常退化段；

引入连续多个时间点的模型输出，进行一致性比对；对每轮预测得到的健康状态序列，进行统一对齐；比较多轮预测中每一预测步长的SOH值波动情况；若这些预测序列趋势不一致，说明模型预测稳定性下降；若这些预测序列趋势一致、并均表现为退化，说明有早期退化征兆；

根据前述突变行为与预测一致性分析结果，制定多维度联合判定准则：若健康状态曲线中出现单点突降≥阈值，且连续周期内未恢复至正常变化范围；且多轮预测结果均指向SOH持续下降，且预测之间差异小；则判定当前电池处于早期非正常退化趋势中。

8.一种氢燃料电池寿命预测系统，其特征在于，包括：

特征提取模块，用于采集时序数据并预处理，通过滑动时间窗口方式对预处理后的时序数据进行分段处理，利用降维算法压缩特征维度，得到反映氢燃料电池退化状态的特征向量序列；

健康状态建模模块，用于根据氢燃料电池在不同运行阶段的性能演化特征，构建反映氢燃料电池性能退化程度的健康状态指标，并结合时间序列构建健康状态曲线，用于表征氢燃料电池不同生命周期阶段的状态分布；

退化阶段识别模块，用于基于健康状态曲线变化趋势，采用分段建模算法对氢燃料电池寿命过程划分为早期稳定阶段、中期缓慢退化阶段和后期快速退化阶段，并分别标识不同阶段的运行特征参数；

寿命预测模型构建，用于基于健康状态指标与特征向量序列，构建时序预测模型，预测燃料氢燃料电池的剩余使用寿命；

异常识别模块，用于在寿命预测过程中，监测健康状态曲线的突变行为，识别非预期退化情况，并结合多轮预测结果的一致性检测判断早期失效趋势。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1~7任一所述的氢燃料电池寿命预测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~7任一所述的氢燃料电池寿命预测方法的步骤。