由于当前方法没有使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对磨损量进行预测,导致预测结果准确性和预测速率偏低,预测费用过高。本文提出一种镁合金体育器材表面磨损量精准预测方法,分析镁合金体育器材表面的使用次数和磨损量之间的关系,设定振动信号为监测信号,通过小波包提取不同磨损状态下振动信号的频段能量,同时对其进行归一化处理。将提取的频段特征值和观测值两者相结合,组建镁合金体育器材表面磨损量精准预测模型。使用LS-SVM对模型进行自动参数寻优,获取最终的预测结果。仿真实验结果表明,所提方法能够有效降低预测费用,同时提升预测结果的准确性和预测速率。