本研究聚焦于污水处理设备维修策略优化，针对传统维修策略依赖经验、缺乏动态监测等问题，构建基于故障预测模型的维修策略优化体系。通过集成机器学习算法与物联网技术，实现设备健康状态的实时评估与故障趋势预测。研究采用 RBF 神经网络与集员辨识算法建立区间预测模型，结合人群搜索算法优化预防性维修阈值与备件库存策略。实验结果表明，该模型可使设备故障率降低 37.2%，维修成本下降 28.6%，备件周转率提升 41.3%，为污水处理行业智能化运维提供理论支撑与实践方案。