一種基于CNN和LSTM的滾動(dòng)軸承剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法，涉及滾動(dòng)軸承壽命預(yù)測(cè)領(lǐng)域。針對(duì)滾動(dòng)軸承存在性能退化漸變故障和突發(fā)故障兩種模式下其剩余使用壽命(RUL)預(yù)測(cè)困難的問(wèn)題，該方法首先對(duì)滾動(dòng)軸承原始振動(dòng)信號(hào)作FFT變換，然后將預(yù)處理所得到的頻域幅值信號(hào)進(jìn)行歸一化處理后，并將其作為CNN的輸入。利用CNN自動(dòng)提取數(shù)據(jù)局部抽象信息以挖掘深層特征，避免傳統(tǒng)特征提取方法過(guò)于依賴(lài)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)題。之后再將深層特征輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)中，構(gòu)建趨勢(shì)性量化健康指標(biāo)，同時(shí)確定失效閾值。最后，運(yùn)用移動(dòng)平均法進(jìn)行平滑處理，消除局部振蕩，再利用多項(xiàng)式曲線(xiàn)擬合，預(yù)測(cè)未來(lái)失效時(shí)刻，實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承RUL預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果能夠較好地接近真實(shí)壽命值。