本发明公开了一种磨损部件自主维修决策方法，对磨损部件维修的历史检测数据进行标准化处理，构建磨损部件退化状态数据；对磨损部件退化状态数据进行主成分分析，筛选磨损部件退化特征，提取磨损部件退化特征参数；利用多任务学习神经网络构建磨损部件自主维修决策模型，同时执行维修判断任务和维修量决策任务；使用磨损部件退化特征参数对磨损部件自主维修决策模型进行训练；对磨损部件自主维修决策模型的神经网络参数进行学习；基于改进层次网格算法自主学习模型超参数，全局搜索到近似最优解。本发明采用多任务学习神经网络和改进层次网格算法进行自主决策，有助于磨损部件状态修的实施，提高磨损部件维修的经济性和安全性。