● 摘要
随着现代系统和设备朝着大型化、复杂化、精密化发展以及对系统的失效机理和潜在规律的逐渐深入的研究，系统及组成单元在寿命周期内的失效演化过程中往往呈现出多状态的特征，并且各个状态的失效规律和机理、工作性能和效率不尽相同，多状态系统对合理维修决策提出新要求。
本文在研究多状态系统状态规律和维修特性描述的基础上，定量描述维修部件相关程度，进行维修相关部件，分组结合智能维修决策技术，开展了单部件基于状态的机会维修策略和多部件成组维修策略的研究。
在智能维修决策技术研究方面，本文开展了以下几方面的研究：
（1）将多状态系统中单元和系统的可靠性、动态故障率、状态概率进行机器化知识表达，定量化表达部件相关性、重要度等参数，定性描述任务需求等；
（2）通过完全规则树，刻画产品的推理规则及相对应的维修策略映射关系，构造推理机制，进行规则设计及规则库管理研究；
（3）结合多状态系统的维修决策工作特点、维修策略内容，研究维修案例存储、检索及应用技术，将基于案例的维修决策技术应用于多状态系统维修策略制定过程；
（4）运用智能决策方法，实现维修模型、推理模型、案例模型表达及管理，进行知识库管理等各重要环节的技术研究，最终形成一个完整的维修决策系统，并进行初步软件化设计，辅助决策者进行决策，改善传统的依靠个人经验进行决策的情况。