El motor a reacción es el corazón de una aeronave; su rendimiento se deteriora rápidamente debido al alto temperatura y al ambiente de alta presión durante los vuelos. Es necesario predecir la vida útil restante (RUL) para mejorar la fiabilidad de los motores a reacción y proporcionar seguridad para vuelos confiables. En vuelos anteriores, los sensores recopilaron una gran cantidad de datos de parámetros de rendimiento y formaron una base de datos sobre el proceso de degradación del motor a reacción. Estos parámetros de rendimiento no pueden reflejar directamente el proceso de degradación. En este artículo, se aplica la agrupación difusa para dividir las etapas de degradación del motor a reacción, construir el indicador de salud y describir el proceso de degradación. Se aplica un modelado de descomposición de series temporales para predecir el proceso de degradación del indicador de salud. Basado en la idea de comparación de similitudes, se predice el RUL comparando la similitud de las series temporales a través del aprendizaje por ejemplos. El método se verifica y analiza en el conjunto de datos publicado por la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA), y el error cuadrático medio (MSE) es 528. El resultado es mejor que el método comparativo.