本申请提供一种用于螺杆装置状态预测模型训练的方法及设备，该方法基于获取的螺杆装置的历史数据集，确定测试集及若干训练子集，并对测试集中每个样本进行分类标注；接着基于每个训练子集，分别训练无监督分类模型；然后基于测试集，分别测试每个训练后的无监督分类模型，获得相应的输出分类；最后基于所述测试集中每个样本的分类标注及其对应的每个训练后的模型的输出分类，计算每个训练后的模型的F1‑Score，将最高F1‑Score对应的模型确定为螺杆装置状态预测模型。通过该方法得到的无监督分类预测模型，可以用来对螺杆装置的健康状况进行预测评估，实现对螺杆装置的故障预测和健康管理，减少停机风险，较好地延长螺杆装置的剩余使用寿命，并可降低维护成本。