对制造型企业而言,维护是降低设备失效风险、提高设备可靠性的重要手段。《中国制造2025》和“工业4.0”期望现代化制造企业实现整个制造过程的“零故障”、“零隐患”、“零意外”、“零污染”等终极目标,实现生产系统的“自省”。这就要求现代化企业必须从传统的“事后维修”、“预防维护”向更为智能和“个性化”的维护方式进行转变,综合考虑与设备维护相关的多方面信息。由于维护决策涉及的影响要素较多,目前,没有一种普适的维护策略适用于所有的生产系统。在制定维护策略时,需考虑两个不可忽略的影响因素:一是维护对象的退化信息和剩余寿命,二是在该生产系统上的调度任务。针对此,国内外已经开展了不少的研究,并且取得了一定的研究成果。但结合实际生产,发现此方面的研究尚不完善。本文结合国家自然科学基金重点项目“基于局域强信号位域空间变换的故障预报理论与方法研究(51035008)”以及机械传动国家重点实验室科研业务费专项项目“复杂机电设备协同自维护关键技术研究(SKLMT-ZZKT-2012 MS 02)”,对基于剩余寿命预测信息和生产调度的关键传动部件的维护决策问题的提出和解决方法进行了研究。论文的主要工作有以下几个方面:(1)根据收集到的状态监测数据的特点,定义了完全遍历退化历程数据和非完全遍历退化历程数据的概念。针对具有非完全遍历退化历程数据的关键传动部件,引入了自适应特征窗等概念,建立了基于神经网络、线性模型和指数模型的退化预测和剩余寿命预测模型,实现了在无失效数据和截尾数据下的针对单个个体的剩余寿命预测和退化预测。并根据预测的退化值提出新的失效率模型,以维护成本率最低为目标对基于状态的维护进行了优化。(2)考虑到维护和生产在时间上的交互影响,以及维护在提高生产系统可靠性和在增加生产系统维护费用的影响,建立了维护和生产调度联合优化模型。考虑到不同维护模式的效力、时间、成本以及生产系统的失效风险,以总利润最大或总成本最小为目标,结合不同的生产系统的特点建立了维护计划和生产调度联合优化模型。提出了在非完美性预防维护方式下,设备不可无限次进行预防维护的观点。提出了成组维护和生产调度联合优化模型,在优化维护周期的同时优化生产调度任务,从整体经济性的角度确定维护策略。(3)在上述模型分析的基础上,开发了一个基于剩余寿命预测信息和生产调度的关键部件维护决策原型系统,用于辅助维护及维修人员进行作业操作以及车间生产调度人员安排调度方案。构建了该系统的体系结构,并对其基本的运行流程以及功能模块设计进行了分析,利用MATLAB UGI开发了集剩余寿命预测、状态维护决策、维护计划和生产调度决策于一体的“自预知”、“自决策”的智能系统。