本发明涉及一种低压直流接触器状态评估方法及装置，采集表征低压直流接触器状态的数据，然后采用新息自适应卡尔曼滤波算法对所采集的数据进行预处理，得到剔除干扰后的数据，采用主成分分析方法对该数据进行降维处理；采用基于机器学习的XGBoost算法对该数据的重要性进行计算，以提取特征信息；最后采用优化的极限学习机对该直流接触器进行状态评估。本发明通过采用基于机器学习的XGBoost算法对该数据的重要性进行计算并采用优化的极限学习机对该直流接触器进行状态评估，能够实现对低压直流接触器状态进行准确地评估。