为了解决滚动轴承剩余使用寿命(RemainingUseful Life,RUL)预测建模难、智能性差的问题,设计了一套基于端-边-云协同工业互联网平台的轴承RUL预测系统。首先以端边云架构为基础,设计了工业互联网平台的数据采集、边缘计算及云端智能建模方案;其次基于QPSO-LSTM网络建立了轴承RUL预测模型,并使用轴承全寿命数据验证了其自适应性与精确性;最后将模型部署于平台云端,实现对滚动轴承RUL的智能化远程预测。