请编写一个基于tansformer的深度网络模型，用来预测轴承剩余寿命

由于轴承剩余寿命的预测需要考虑多个因素，如振动、温度、负载等，因此我们可以采用基于Transformer的深度神经网络进行建模。

首先，我们需要对输入数据进行预处理和特征提取，可以采用FFT等算法对振动数据进行频域分析，提取出频率和振幅作为网络的输入特征。同时，我们可以将温度和负载等连续变量进行标准化。

然后，我们可以构建基于Transformer的深度神经网络模型，模型可以分为编码器和解码器两部分，其中编码器用于对输入数据进行编码，解码器用于预测轴承的剩余寿命。

具体来说，我们可以采用多层Transformer Encoder来对输入特征进行编码，每一层Encoder包括多头自注意力机制和前馈神经网络，用于提取输入特征的高级表示。编码器的输出可以作为解码器的输入，解码器可以采用多层Transformer Decoder来进行预测，每一层Decoder包括多头注意力机制和前馈神经网络，用于生成输出序列。

最后，我们可以将解码器的输出作为轴承的剩余寿命预测值，并进行模型的训练和优化。

整个模型的架构如下所示：