本文提出了一种新的退化建模和预测方法，用于一类具有退化执行器的闭环反馈系统。为此，我们首先通过集成执行器的随机退化过程模型和系统的状态转换模型来提出退化建模框架。这考虑了组件级退化和系统级状态之间的相互影响。然后，利用粒子滤波算法通过间接观察联合估计执行器的隐藏退化状态和系统状态。此外，使用配备两阶段参数更新程序的时变非线性扩散过程来学习隐藏退化状态的演变过程。因此，通过基于学习的退化过程模拟未来系统状态和退化轨迹，提出了一种基于残差阈值的剩余使用寿命 (RUL) 预测方法。作为预测RUL的应用，提出了一种通过调整控制器参数来延长系统寿命的容错控制方法。最后，在惯性平台上使用闭环控制系统进行了仿真研究，以验证所提出的方法。结果表明，所提出的方法可以减少预测误差，提高鲁棒性，延长系统的寿命。