当今我国的工业水平飞速发展,滚动轴承产品在各个领域中具有非常重要的作用。滚动轴承是机械中最基础且易发生故障的零部件之一,其运行状态对于保障关键设备安全可靠性意义重大。马尔可夫决策过程是基于马尔可夫理论的随机动态系统的最优决策过程,在运筹学、数学规划等领域得到了广泛的应用,可以实现更科学的维修策略制定研究和仪器生产过程的有效监控管理。本文基于机器学习方法中马尔可夫决策过程来实现对于滚动轴承的维修策略优化,并针对滚动轴承运行状态结合预防性维修与停工生产损失费用进行维修策略制定和优化分析。本文在分析国内外滚动轴承维修策略研究现状和发展的基础上,论述了滚动轴承的基本构造、故障机理、故障类型及特征参数分析,为滚动轴承基于状态的维修策略制定提供了依据。同时深入研究强化学习的理论基础马尔可夫决策过程方法原理,并根据马尔科夫决策原理进行滚动轴承维修策略模型构建。在此基础上,结合预防性维修策略与停产损失模型,建立以费用为目标的滚动轴承维修策略优化模型。最后根据实际数值算例进行案例应用,得出面向费用目标函数最小化的滚动轴承维修策略及最优维修周期,为滚动轴承类机电部件的有效安全运行和科学化维修方案制定提供了有效依据。