维修决策是智能运维的核心技术，对于确保高端装备可靠性和控制运维成本具有极其重要的意义。本书从基于时间的预防维修策略，到基于状态的预防维修策略，再到目前最先进的预测性维修策略，系统性地介绍建模方法、求解算法以及实际应用；详细阐述维修策略发展背后的支撑技术、每种策略的特点和优势，以及适用场景。

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2005.09~2009.07 上海交通大学 机械与动力工程 本科 2009.09-2012.07 中国科学院大学 机械与自动化 硕士 2013.09-2017.12 上海交通大学 机械工程 博士2018.01-2020.08 新加坡国立大学 博士后 2020.09-至今 电子科技大学 航空航天学院 副研究员高端装备状态监测与智能运维作为通讯作者、第一作者发表论文35篇，其中SCI检索25篇，另EI检索8篇。四川省天府峨眉计划青年科技人才，TCL青年学者

目录
第1章 引言 1
1.1 研究背景 1
1.2 预防维修策略回顾 1
1.2.1 基于时间的预防维修策略 2
1.2.2 基于状态的预防维修策略 3
1.2.3 预测性维修策略 4
第2章 系统失效建模 6
2.1 两状态失效建模 6
2.1.1 指数分布 6
2.1.2 韦布尔分布 7
2.2 多状态退化失效建模 8
2.3 连续状态退化失效建模 9
2.3.1 维纳过程模型 9
2.3.2 伽马过程模型 10
2.3.3 逆高斯过程模型 10
第3章 基于时间的预防维修决策建模 12
3.1 单设备系统动态工况下预防维修策略 12
3.1.1 问题描述 14
3.1.2 决策建模 15
3.1.3 求解算法 20
3.1.4 算例分析 21
3.1.5 小结 24
3.2 考虑故障后多维修方式的系统预防性更换策略 24
3.2.1 问题描述 26
3.2.2 决策建模 26
3.2.3 求解算法 28
3.2.4 算例分析 30
3.2.5 小结 35
3.3 考虑生产等待的单设备系统维修和更换策略 35
3.3.1 问题描述 36
3.3.2 决策建模与求解算法 37
3.3.3 模型扩展 40
3.3.4 算例分析 43
3.3.5 小结 47
3.4 考虑屏蔽故障的两设备串联系统维修策略 47
3.4.1 问题描述 48
3.4.2 决策建模 49
3.4.3 求解算法 52
3.4.4 算例分析 54
3.4.5 小结 59
3.5 多设备流水线生产系统预防维修策略 61
3.5.1 问题描述 62
3.5.2 单机系统预防维修策略 62
3.5.3 多机系统预防维修策略 70
3.5.4 算例分析 71
3.5.5 小结 79
3.6 证明与推导 80
3.6.1 命题3.1.1的证明 80
3.6.2 式(3.12)的推导 80
3.6.3 定理3.2.1的证明 81
3.6.4 定理3.3.1的证明 82
3.6.5 模型的结构性质 83
3.6.6 定理3.4.1的证明 86
第4章 基于状态的预防性维修决策建模 88
4.1 多状态单设备系统动态运行工况下视情维修策略 88
4.1.1 问题描述 90
4.1.2 决策建模 90
4.1.3 求解算法 94
4.1.4 算例分析 95
4.1.5 小结 98
4.2 相关失效模式下单设备系统视情维修策略 98
4.2.1 问题描述 100
4.2.2 可靠度建模 101
4.2.3 决策建模 103
4.2.4 算例分析 107
4.2.5 小结 114
4.3 相关失效模式下两设备系统视情维修策略 114
4.3.1 问题描述 116
4.3.2 可靠度建模 117
4.3.3 决策建模 118
4.3.4 算例分析 124
4.3.5 小结 127
4.4 常规退化和冲击下多设备系统动态检测-更换策略 127
4.4.1 问题描述 129
4.4.2 决策建模 130
4.4.3 模型扩展 134
4.4.4 算例分析 137
4.4.5 小结 144
4.5 证明与推导 145
4.5.1 命题4.1.1的证明 145
4.5.2 命题4.1.2的证明 145
4.5.3 Z的分布推导 146
4.5.4 式(4.22)的推导 146
4.5.5 引理4.3.1的证明 146
4.5.6 引理4.3.2的证明 147
4.5.7 引理4.3.3的证明 147
4.5.8 引理4.4.1的证明 148
4.5.9 引理4.4.2的证明 148
4.5.10 定理4.4.1的证明 149
第5章 预测性维修决策建模 150
5.1 退化和失效数据融合驱动的RUL预测 150
5.1.1 退化与寿命数据融合模型 151
5.1.2 离线参数训练 152
5.1.3 在线RUL预测 154
5.1.4 算例分析 155
5.1.5 小结 161
5.2 基于比例风险模型的预测性维修策略 161
5.2.1 问题描述 163
5.2.2 决策建模 164
5.2.3 Metropolis-Hastings算法 166
5.2.4 算例分析 167
5.2.5 小结 171
5.3 证明与推导 171
5.3.1 引理5.1.1的证明 171
5.3.2 粒子滤波方法步骤 172
5.3.3 引理5.1.2的证明 172
第6章 总结与展望 173
参考文献 174