Los sistemas de rotores son de considerable importancia en la mayoría de las maquinarias industriales modernas, y la evaluación de las condiciones de trabajo y la longevidad de su componente principal, el rodamiento, ha ganado un considerable interés en la investigación. En este estudio, se estableció un indicador de salud del rodamiento normalizado por escala basado en la mejora del modelado de espacio de fases (PSW) y la regresión del modelo oculto de Markov. Este indicador se utilizó como entrada para la red neuronal LSTM de codificador-decodificador con un mecanismo de atención para predecir la vida útil restante (RUL) del rodamiento. Los experimentos muestran que, en comparación con indicadores de salud tradicionales como la curtosis y la raíz cuadrada media (RMS), este indicador de salud del rodamiento normalizado por escala indica directamente el grado real de daño del rodamiento, lo que permite que el modelo LSTM prediga la RUL del rodamiento de manera más precisa.