本发明提供了一种对油田电潜泵进行故障预测与健康管理的方法，包括：故障模式分析模块、状态监测模块、健康状态评估模块、故障预测模块以及维修策略模块；状态监测模块用于获取电潜泵特征参数；健康状态评估模块通过对监测数据和历史数据的处理分析，完成电潜泵状态实时评估；故障预测模块采用组合预测方法，并结合故障模式分析模块对电潜泵剩余使用寿命进行估计；维修策略模块分析制定出相应的维修策略，实现对电潜泵的保障决策。本发明首先构建了油田电潜泵完备的故障预测与健康管理系统架构，其次在故障预测模块，采用基于时间序列与BP神经网络结合的故障预测方法，可有效弥补单一预测方法的不足，提高预测精度，有效缩短预测时间。