本文介绍了多种基于深度学习的剩余寿命（RUL）预测方法，如时间深度退化网络（TDDN）、Embed-RUL和时空注意力图神经网络。这些模型通过提取传感器数据特征，结合注意力机制和图神经网络，显著提高了预测精度。研究表明，灵活的特征融合和变化点检测技术能有效提升设备健康监测和故障诊断的准确性。

该文综述了剩余寿命（RUL）预测的多种深度学习方法：集成神经网络区分偶然与认知不确定性；TDDN结合一维卷积与注意力机制提升涡扇发动机预测精度；LSTM编码器-解码器无监督提取健康指数；Embed-RUL用递归神经网络嵌入去噪；多支路深度学习用于旋转机械；神经网络预测锂电池退化；将PHM用于软件系统；编码器-Transformer多元时间序列框架性能提升137.65%；AutoRUL实现自动化端到端预测；对抗域自适应方法提升变工况下精度。