El análisis preciso de los desechos de aceite y el monitoreo del desgaste de una caja de cambios son esenciales para garantizar su operación estable y confiable. Los tipos de elementos de los desechos de desgaste y sus cambios en el aceite de lubricación de la caja de cambios pueden ser monitoreados mediante análisis espectral. Sin embargo, todavía es difícil identificar las partes desgastadas de la caja de cambios debido a la compleja composición de los elementos de los desechos de desgaste. Se propone un modelo de predicción gris multivariable mejorado, incorporando un algoritmo genético de múltiples objetivos (MOGA-GM(1, )), para evaluar los coeficientes de peso de las concentraciones de elementos de los desechos de desgaste en el aceite de lubricación de la caja de cambios. Además, se propone una tasa de crecimiento del desgaste de cada elemento en el aceite de lubricación como un índice para el análisis de desechos de aceite, con el fin de analizar la correlación multivariable entre el elemento común de hierro (Fe) y otros elementos relacionados con las partes desgastadas de la caja de cambios. El análisis de desechos de aceite de la caja de cambios se lleva a cabo sobre los coeficientes de peso óptimos de los elementos relacionados con el elemento común Fe utilizando el modelo MOGA-GM(1, ). Los resultados del experimento de desgaste verifican la viabilidad del método propuesto para el análisis de desechos de aceite.