基于状态监测的维护是近来逐渐兴起的研究课题，具有重要实用意义与经济价值。以基于状态监测的维护为背景，本文结合理论研究、仿真实验、实验研究，开展目前报道较少，但决定维护策略有效性的预测（prognostics）技术主要方法的研究。首先，本文开展两类寿命预测方法的研究。以“基于相似性的寿命预测方法”为主题，开展两项研究：1）提出一个泛化的相似性测度，据此相似性测度，衡量在役设备与参照设备间的相似性时，在役设备当前的状态监测变量较其过往的状态监测变量，权重更高；2）提出一个同时利用失效与非失效历史样本的基于相似性的剩余寿命预测框架，在此框架内提出两种估计未失效历史样本寿命，进而利用其衰退过程信息的方案（记作方案A与方案B）。一项数值仿真实验与一个基于SMT无铅焊点随机振动实验的案例研究表明，采用泛化的相似性测度的基于相似性的寿命预测方法能给出统计意义上更精确的剩余寿命预测。一个系统的数值仿真实验验证了在存在有限失效历史样本与存在大量失效历史样本的情况下，基于方案A的框架始终优于对应的传统方法。此外，仿真实验结果揭示基于方案B的框架在失效历史样本有限情况下并不有效，但随着可获得的失效历史样本增多其表现迅速提升。以“基于比例风险模型的设备寿命预测”为主题，开展两项研究：1）针对许多设备衰退过程可分为稳态区间和非稳态区间的事实，提出二区间比例风险模型；2）针对经典比例风险模型只适用于不可修系统的事实，提出拓展比例风险模型，用于接受“修复非新”预防维护的可修系统的寿命预测。数值仿真实验的结果表明：1）对于衰退过程可分为稳态区间和非稳态区间的系统，在接近系统失效时，二区间比例风险模型相对于传统比例风险模型，可给出统计意义上更精确、更可靠的剩余寿命预测；2）对于接受“修复非新”预防维护的可修系统，在系统接受预防维护后并接近失效时，拓展比例风险模型相对于传统比例风险模型，可给出统计意义上更精确、更可靠的剩余寿命预测。其次，本文开展三项设备预测维护规划模型的研究。相对于传统的“修复非新”预防维护规划模型，提出一个考虑“修复非新”预防维护的单部件系统预测维护(USPdM)规划模型，对接受连续监测的系统在线地计算、更新最优预防维护时序。基于钻头磨损实验的案例研究表明，1）USPdM模型所建议的预防维护时序与系统的状态变化情况相一致；2）USPdM模型能迅速反应系统的快速衰退，并给出预防维护时序。实际中，将严重衰退的系统修复至一理想状态往往比将轻微衰退的系统修复至同样状态花费更多的时间。基于这样的事实，提出一个考虑“衰退程度相关维修性”的单部件系统预测维护规划模型。该模型中，预防维护的维修性与预防维护前系统所累积的衰退程度相关，并以新近提出的比例维护模型进行建模。数值仿真实验结果表明，对于一批预防维护维修性与系统累积衰退相关的系统，忽视这一效应将导致次优的预防维护时序。此外，仿真实验的结果也表明考虑“衰退程度相关”维护性的预测维护策略对于相应的预防维护策略的优势。提出一个预测维护规划模型的模块化结构。基于这种模块化得处理方式，将传统的预防/基于状态监测的维护规划模型与基于部件在线衰退指标估计的失效概率相结合便可得到相应的预测维护规划模型，而两者均已有大量研究成果。基于预测维护规划模型的模块化结构，给出了一个多部件串联系统的预测维护规划模型。而后，开展了一仿真实验比较预测维护规划模型中最优预防维护时序与对应的预防维护规划模型中最优预防维护时序的表现，并探究两模型中最优预防维护时序的不同特性。算例的结果表明预测维护规划模型中的最优预防维护时序能更有效地节省维护费用并减少部件失效。算例的结果也突出了预测维护规划模型中最优预防维护时序针对个体、动态更新的特点，这与预防维护规划模型中最优预防维护时序适用全体、静态不变的特点不同。而后，本文研究寿命预测方法与维护规划模型的结合方案，两者的结合方案文献中未见报道。提出“统计规划与个体提升（SPII）”维护策略。SPII维护策略同时汲取了1）传统的预防维护策略能进行长期规划的优点，和2)寿命预测方法能提升个体表现的优点。SPII维护策略通过对一部分系统（而非全部系统）合理地使用预测维护技术（如：寿命预测方法），可以期望高于传统预防维护策略的表现。而后者能首先提供一个基准表现以在系统实际运行或生产前实施长期规划。提出一个结合寿命预测方法与预测维护规划模型的维护框架。在该预测维护框架中，只有在寿命预测方法显示系统已接近失效时才开始进行维护规划。提出一个寿命裕度参数以保证绝大多数系统在维护规划开始前不失效。基于典型随机衰退信号模型的仿真实验演示了该维护框架的执行流程。在仿真实验中，当系统衰退过程噪声水平较低时，与传统的从系统开始运行便开始维护规划的预测维护框架相比，提出的维护框架在预防系统失效方面与前者表现非常相似，同时又能减少预防维护的次数，因而更具经济性。最后，本文开展两项状态监测数据的应用案例研究。基于BGA封装在随机振动环境中的实测状态监测数据与事件数据，介绍了从衰退过程分析至确定预防维护时间的全过程，定量地比较了一个引入状态监测技术的预防替换策略、一个传统的基于BGA封装全寿命周期长度分布的预防替换策略，以及一个预测维护策略。在此基础上，分析了状态监测数据带来维护性能提升的原因。分析结果显示，维护策略的表现与确定预防维护时间时对产品寿命预测的精确与可靠程度存在关联。由于基于状态变量的衰退模型给出了最精确、可靠的BGA封装的寿命预测，预测维护策略的维护表现最优。提出一种基于分布式遥测量的卫星有效载荷在轨可靠性预计方案（包含了电路筛选，遥测量分类，各模块、电路条件可靠性函数集成等步骤），以充分利用当前已有设置但并未充分利用的电路遥测量的信息，同时给出了一个通信侦察主载荷单频段系统的案例以演示该方案的应用过程。