本发明公开了一种物理失效和数据驱动融合的电梯剩余寿命预测方法，包括：S1、建立制动力矩、曳引力退化预测模型；S2、基于预设的制动力矩阈值、测量的制动力矩、以及制动力矩退化预测模型，得到第一电梯剩余寿命T1；S3、基于预设的曳引力阈值、测量的曳引力，以及曳引力退化预测模型，得到第二电梯剩余寿命T2；S4、建立PSO算法与BP神经网络相结合的电梯运行故障预测模型，从而获取第三电梯剩余寿命T3；S5、T1和T2，分别与T3进行权重加权，分别得到由于制动力矩不足引起的故障的第四电梯剩余寿命和由于曳引力不足引起的故障的第五电梯剩余寿命。将物理失效方法和数据驱动方法融合，对预估模型参数进行优化，得到较准确的电梯剩余寿命预测结果。