El sesenta por ciento de las fallas de los vehículos de lanzamiento en la fase ascendente ocurren en el sistema de propulsión. Entre ellas, la vibración generada por el motor es un factor importante en la ocurrencia de fallas. En la actualidad, los métodos de evaluación de salud en el campo aeroespacial son en su mayoría para equipos específicos, y los académicos evalúan principalmente el estado de salud en tiempo real de los motores de los vehículos de lanzamiento, lo que solo puede reflejar el estado de salud actual del vehículo de lanzamiento. Los métodos existentes no pueden aplicarse a diferentes equipos y hay una falta de investigación sobre evaluaciones de salud de sistemas mecánicos difusos y complejos. En este artículo, proponemos un método de evaluación predictiva de múltiples capas y múltiples factores para un sistema difuso y complejo y realizamos experimentos con datos de vibración reales de cohetes. Primero, dividimos el nivel de evaluación de salud de acuerdo con los datos de vibración que afectan el funcionamiento normal del cohete. En segundo lugar, obtenemos la tendencia futura de las señales de vibración basándonos en cinco métodos de predicción de datos y calculamos el intervalo de estado de salud de las condiciones de trabajo del motor del cohete basándonos en el método de diagrama de caja. Al mismo tiempo, calculamos el conjunto de evaluación de salud individual de cada señal de vibración. Obtenemos los pesos de cada nivel y factor para el valor de salud basándonos en un proceso de jerarquía analítica (AHP). La optimización de este paso evita una dependencia excesiva de la experiencia de expertos. Finalmente, completamos una evaluación integral difusa del sistema del motor de abajo hacia arriba para obtener el valor final de salud. El error mínimo de evaluación es del 0.0193% en los datos de prueba del motor del vehículo de lanzamiento de la serie Long March, lo que demuestra que el método propuesto puede predecir y evaluar con éxito el motor del vehículo de lanzamiento.