本发明提供了一种用于空压机的寿命预测方法,包括:S1、收集空压机的振动数据和电流数据,振动数据为总能量值OA,OA即总能量值Overal l Value,电流数据包括单位时间内的电流最大值、最小值和平均值;S2、对振动数据和电流数据进行处理;S3、对经过处理的振动数据和电流数据进行特征工程,生成训练数据;S4、对训练数据进行卷积神经网络算法CNN和长短期记忆人工神经网络算法LSTM的训练;S5、将训练好的寿命预测模型保存到H5文件,H5文件即层次数据格式的第5代版本;S6、使用Python的Flask框架将寿命预测模型打包成Web服务,供其他相关应用程序调用。