La vida útil restante (RUL) de sistemas mecánicos complejos es el aspecto principal de la prognóstica y gestión de la salud, lo cual es crítico para garantizar la fiabilidad y seguridad. Los desarrollos recientes se han orientado hacia un enfoque basado en datos, enfatizando las percepciones empíricas sobre las opiniones de expertos. El enfoque basado en similitudes opera bajo la premisa de que los sistemas con comportamientos históricos similares probablemente exhibirán comportamientos futuros similares, lo que lo hace adecuado para la estimación de RUL. Convencionalmente, la mayoría de los enfoques basados en similitudes utilizan todos los datos históricos para identificar sistemas de referencia para las estimaciones de RUL. Sin embargo, no todos los eventos históricos dentro de un sistema tienen la misma importancia para el RUL. Ciertos eventos tienen un impacto sustancial en la vida útil restante de un sistema. Estos eventos significativos e impactantes se denominan eventos de degradación (DEs) en este estudio. Basado en la hipótesis de que los sistemas que experimentan DEs similares pueden compartir el mismo RUL, este estudio presenta un marco innovador para la estimación de RUL que aprovecha solo los DEs de un sistema de prueba para identificar sistemas de referencia que han experimentado DEs similares. Además, el modelo incorpora estrategias novedosas para ajustar el RUL del sistema de referencia en función del desgaste inicial y las tasas de degradación, mejorando así la precisión de la estimación. La efectividad del modelo propuesto, en comparación con modelos similares de última generación, se demuestra a través de experimentos en conjuntos de datos de motores a reacción ampliamente reconocidos proporcionados por la NASA y datos de degradación de rodamientos del XJTU-SY.