本文介绍了“Angler”团队为 2019 年 PHM 大会数据挑战赛开发的方法。该挑战赛旨在使用当前载荷循环下的超声波信号估计某种铝结构的疲劳裂纹长度，并尽可能准确地预测未来多个载荷循环下的裂纹长度（多步预测）。为了估计裂纹长度，从超声波信号中提取了四个裂纹敏感特征，即第一个峰值、均方根值、峰度对数和相关系数。提出了一个集成线性回归模型来映射这些特征及其与裂纹长度的二阶相互作用。采用最佳子集选择方法来选择最佳特征。为了预测裂纹长度，推导出巴黎定律的变体来描述裂纹长度与载荷循环次数之间的关系。使用遗传算法学习巴黎定律的材料参数和应力范围。这些参数将根据上一步预测的裂纹长度进行更新。然后，预测了恒幅荷载工况或变幅荷载工况下未来荷载循环次数对应的裂纹长度。根据数据挑战赛委员会提供的分数计算规则，本文提出的方法获得了 16.14 分，在所有参赛队伍中排名第三。