针对大量高技术装备列装部队后，传统的维护管理模式存在维护过度或延迟的问题，难以及时发现装备故障，严重影响装备战斗力生成和部队使命任务的完成，鉴于此，提出基于哈里斯鹰优化算法与粒子群优化算法融合的HHO-PSO混合优化算法改进灰色GM(1,1)模型。该算法通过协同HHO的全局探索能力和PSO的局部特征提取能力进行参数寻优，构建以均方根误差为收敛准则的模型自适应，有效提升预测精度。实验结果表明：改进模型在装备故障预测中表现较好，误差小、准确度高，可为装备早期故障预警提供技术支持。
