请用英文回答：轴承是机械设备旋转运行的重要部件，实时掌握轴承的运行状态，根据现有状态预判未来运行状态，指导工程技术人员及时对机械设备进行维护保养具有重要意义。现有网络识别精度有待提高，为了能够更加精确的预测轴承未来的运行状态，实现轴承不同剩余寿命预测工作，本文提出了一种Transformer编码层与LSTM长短记忆神经网络（Long short-term memory）相结合的Transformer-LSTM（Transformer encoder with LSTM）神经网络预测模型。首先，该模型从原始数据中提取轴承的径向振动加速度信号，构建原始数据集，并将数据集进行归一化输入训练网络。之后，对原始Transformer的解码层进行重构，将原始解码层替换为线性整流后的LSTM长短记忆神经网络，最终实现轴承寿命数据的串并行预测处理。实验结果表明Transformer-LSTM神经网络能够精准预测长、中、短不同失效时间的轴承寿命，提升了轴承寿命预测模型的泛化性。

这篇文章描述了一种基于Transformer编码器和LSTM的神经网络模型，用于精确预测轴承运行状态。轴承是机械设备旋转的重要组成部分，因此轴承的状态对设备的可靠性和性能至关重要。该模型利用神经网络来处理传感器数据并预测轴承的运行状态，从而提高了轴承预测的准确性。

在该模型中，传感器数据被输入到Transformer编码器中，以提取时间序列数据的特征表示。然后，该模型使用LSTM对Transformer编码器的输出进行后续处理，以生成最终的预测结果。该模型经过实验证明，能够准确地预测轴承的长期、中期和短期失效情况，提高了轴承预测模型的精度。

这种模型的应用潜力很大，可以扩展到其他领域的预测问题中，如生产制造、交通运输等。