本公开公开了一种机械设备剩余使用寿命预测方法及系统，包括：以时间卷积网络作为特征提取算法，长短期记忆网络作为回归预测算法，构建深度神经网络寿命预测模型，训练深度神经网络寿命预测模型；根据被测设备型号和数据采集时间顺序，将采集的被测设备实时运行数据构建为具有时间序列特征的寿命预测数据集；以深度神经网络寿命预测模型对寿命预测数据集进行预测处理，获得被测设备的剩余使用寿命。根据监测机械设备的传感器输出的状态监测信号具备时间序列的特征，将时间卷积网络和长短期记忆网络相结合，建立深度神经网络寿命预测模型进行机械设备的RUL预测，解决一般深度神经网络模型存在的过拟合问题和梯度消失问题，提高预测精准度。