本研究提出了一种名为HybridoNet-Adapt的框架，用于准确预测锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）。该方法结合特征提取、去噪和归一化，利用LSTM和神经常微分方程块，显著提高了预测的可靠性，实验结果表明其优于现有技术，具有重要的实际应用价值。

本研究提出了一种基于联邦学习的框架，联合建模非线性退化信号与故障事件，以提高剩余使用寿命预测的准确性。研究结果表明，该方法在涡扇发动机数据上的表现优于其他方法，具有显著的应用潜力。