简介： 本发明公开了一种复杂电子装备预测维护方法，属于电子装备维护技术领域，包括以下步骤：S1：数据读取及预处理；S2：筛选关键影响因素；S3：装备系统状态分类；S4：决定最优维修策略。本发明采用FP‑Tree方法从历史故障数据中挖掘影响系统状态的故障因素的关联关系，筛选出影响系统状态的关键影响因素，有效简化了分类算法计算规模，提高了计算效率；基于关键影响因素实时状态数据对系统状态分类，引入强化学习方法智能动态决策最优维修策略，为实现装备精细化、智能化持续管理和自主化保障奠定基础。