滚动轴承作为一种机械标准件，广泛应用于各类旋转机械设备，其健康状况对机器设备的正常运行至关重要，掌握其剩余使用寿命（RUL）可以更好地保证生产活动安全有效的进行。针对目前基于深度学习的机器RUL预测方法普遍存在：a）预测性能很大程度依赖手工特征设计；b）模型不能够充分提取数据中的有用特征；c）学习过程中没有明确考虑多传感器数据等缺点，提出了一种新的深度预测网络——并联多个带有压缩激励机制的卷积神经网络和双向长短期记忆网络集成网络（CNN-SE-Bi-LSTM），用于设备的RUL预测。在该预测网络中，不同传感器采集的监测数据直接作为预测网络的输入。然后，在改进的压缩激励卷积网络（CNN-SE-Net）提取空间特征的基础上进一步通过双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）提取时序特征，建立起多个独立的可以自动从输入数据中学习高级表示的RUL预测模型分支。最后，将各独立分支学习到的特征通过全连接层并联获得最终的RUL预测模型。通过滚动轴承加速退化实验的数据，验证了所提网络的有效性并与现有的一些改进算法进行了对比实验。结果表明，面对原始多传感器数据，该算法能够自适应地提供准确的RUL预测结果，且预测表现优于现有一些预测方法。