机械零件运行过程中受到多个因素的影响，导致其失效概率大幅度上升，提出基于改进支持向量机的机械零件失效预测方法。采用多源传感器采集机械零件运行数据，对采集到的数据进行后去除干扰噪声，利用卡尔曼滤波融合 机械零件运行数据，以此机械零件提取失效特征，引入遗传算法改进支持向量机，以此机械零件失效预测模型，得到相关的预测结果。实例分析结果表明，本文设计预测方法的机械零件失效预测准确率为 96.5%，实际应用效果好。