Este papel aborda el problema de la interferencia de ruido y las condiciones de trabajo variables en el entorno de producción y mecanizado, que conducen a características de vida útil débiles de la herramienta y una precisión de predicción reducida. Se propone un método de predicción de vida útil de la herramienta basado en AVMD-DAMResNet. El método primero adapta los parámetros del algoritmo de reducción de ruido modal variacional utilizando un algoritmo de optimización de gorrión mejorado, y luego reconstruye la señal de vibración original con reducción de ruido. En segundo lugar, se mejora el módulo residual de la red residual profunda utilizando un mecanismo de atención bidimensional. Se construyó un modelo de predicción de herramienta de red residual paralela (DAMResNet) para optimizar la asignación de peso del modelo a diferentes características, logrando una fusión de características multicanal y multidimensional. Finalmente, la señal reducida de ruido se introdujo en el modelo DAMResNet para predecir con precisión la vida útil de la herramienta. Los resultados experimentales muestran que, en comparación con el modelo ResNet original, el modelo propuesto AVMD-DAMResNet mejora el coeficiente de determinación (R) en un 5,8%, reduce el error cuadrático medio (RMSE) en un 31,2% y disminuye el error porcentual medio absoluto (MAPE) en un 31,4%. Estos resultados demuestran que el método de predicción de vida útil de la herramienta basado en AVMD-DAMResNet reduce eficazmente el ruido y logra una alta precisión de predicción.