隨著現(xiàn)代化工業(yè)技術(shù)的提高，生產(chǎn)系統(tǒng)中的設(shè)備正變得越來(lái)越復(fù)雜。這些設(shè)備一旦發(fā)生故障，不僅會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，還會(huì)給人身安全造成威脅。診斷設(shè)備當(dāng)前所處的健康狀態(tài)，并預(yù)測(cè)剩余有效壽命，能夠?yàn)槠髽I(yè)維護(hù)策略的制定提供理論依據(jù)。在實(shí)際生產(chǎn)中，由于人為因素和噪聲、擾動(dòng)等環(huán)境因素導(dǎo)致其健康預(yù)測(cè)中的樣本數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)不確定的情況。不確定的樣本數(shù)據(jù)會(huì)降低數(shù)據(jù)挖掘的能力，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果出現(xiàn)偏差，而可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果作為開(kāi)展設(shè)備狀態(tài)維護(hù)的關(guān)鍵，在保障企業(yè)設(shè)備的安全性能、制定設(shè)備維護(hù)的計(jì)劃以及降低維護(hù)成本等方面都發(fā)揮著重要的作用。
　　在諸多制造業(yè)企業(yè)中，設(shè)備是其最重要的財(cái)產(chǎn)，而圍繞設(shè)備制訂生產(chǎn)計(jì)劃和維護(hù)計(jì)劃是企業(yè)最重要的活動(dòng)。生產(chǎn)活動(dòng)的進(jìn)行會(huì)造成設(shè)備故障率的上升，而維護(hù)活動(dòng)則是對(duì)設(shè)備可能出現(xiàn)的故障加以消除，保證設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)。若生產(chǎn)計(jì)劃與維護(hù)計(jì)劃的制訂相脫離，勢(shì)必導(dǎo)致設(shè)備維護(hù)過(guò)度或維護(hù)不充分等不良后果。因此，將生產(chǎn)計(jì)劃與維護(hù)計(jì)劃聯(lián)合研究，既能充分發(fā)揮設(shè)備產(chǎn)能，滿(mǎn)足生產(chǎn)需求；也能減少設(shè)備故障帶來(lái)的不必要的停機(jī)，對(duì)降低維護(hù)成本具有重要的意義。
　　本書(shū)主要從以下十個(gè)方面進(jìn)行探討。
　　第1章是緒論部分，這部分內(nèi)容主要闡述本書(shū)選題的背景、分析和探討了已有設(shè)備健康預(yù)測(cè)、設(shè)備維護(hù)以及調(diào)度的相關(guān)研究，包括對(duì)已有的研究進(jìn)行回顧，評(píng)論已有方法的不足，確定需要進(jìn)一步研究的方向。
　　第2章是設(shè)備維護(hù)的概念及理論部分，描述了設(shè)備健康管理的發(fā)展歷程，同時(shí)給出了狀態(tài)識(shí)別、剩余壽命預(yù)測(cè)、設(shè)備維護(hù)等概念。
　　第3章研究了數(shù)據(jù)完備情況下設(shè)備健康預(yù)測(cè)問(wèn)題。針對(duì)設(shè)備在日常使用過(guò)程中存在的老化現(xiàn)象，設(shè)計(jì)了指數(shù)型和乘數(shù)型兩種形式的老化因子，并且將不同形式的老化因子集成到改進(jìn)的隱半馬爾可夫模型（HSMM）中，更新?tīng)顟B(tài)概率轉(zhuǎn)移矩陣，通過(guò)一個(gè)包含雙重迭代估值算法對(duì)相應(yīng)老化因子進(jìn)行估值。最后，基于設(shè)備失效率函數(shù)，對(duì)設(shè)備的剩余有效壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，提高了設(shè)備健康預(yù)測(cè)的精度。使用從液壓泵上獲取的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)不同形式的老化因子進(jìn)行估值，選取似然值最大的老化因子獲得設(shè)備的剩余有效壽命。并且，為了體現(xiàn)不同形式的老化因子在預(yù)測(cè)性能方面的差異，將不同形式老化因子的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。
　　第4章研究了數(shù)據(jù)不完備情況下設(shè)備健康預(yù)測(cè)問(wèn)題。針對(duì)樣本數(shù)據(jù)中存在缺失數(shù)據(jù)的情況，建立分段隱半馬爾可夫模型（SHSMM）架構(gòu)，并利用EM算法對(duì)SHSMM模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。選擇灰色啟發(fā)式算法來(lái)填補(bǔ)監(jiān)測(cè)樣本中的缺失數(shù)據(jù)，并使用灰色啟發(fā)式算法將填補(bǔ)好的完整數(shù)據(jù)樣本輸入SHSMM中來(lái)進(jìn)行機(jī)械設(shè)備的健康預(yù)測(cè)。針對(duì)樣本數(shù)據(jù)中存在異常數(shù)據(jù)的情況，基于提出的SHSMM模型，將樣本數(shù)據(jù)中的異常值當(dāng)作缺失值處理，設(shè)計(jì)了一個(gè)動(dòng)態(tài)前向后向灰色填充方法。針對(duì)樣本數(shù)據(jù)中存在不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)的情況，基于Dempster-Shafer（DS）證據(jù)理論和Markov鏈建立DS-MM理論框架，建立狀態(tài)識(shí)別框架并用區(qū)間數(shù)表示不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，利用區(qū)間數(shù)之間的距離和相似度作為產(chǎn)生基本概率賦值（BPA）的證據(jù)，采用Pignistic概率轉(zhuǎn)換將BPA轉(zhuǎn)化為基礎(chǔ)狀態(tài)的概率分布并進(jìn)行設(shè)備健康預(yù)測(cè)。
　　第5章在設(shè)備健康預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上，基于時(shí)間延遲理論，建立了考慮生產(chǎn)計(jì)劃的單設(shè)備系統(tǒng)的維護(hù)模型。首先以單機(jī)系統(tǒng)設(shè)備為對(duì)象，研究?jī)?yōu)化維護(hù)費(fèi)用的問(wèn)題。考慮到實(shí)際生活中設(shè)備可能出現(xiàn)的不同程度的缺陷或故障，使用三階段時(shí)間延遲理論，不同階段定義不同的分布函數(shù)模擬設(shè)備的劣化過(guò)程。分析缺陷、故障發(fā)生的時(shí)刻與閾值時(shí)間點(diǎn)之間的關(guān)系，對(duì)維護(hù)情況進(jìn)行分類(lèi)，建立以單位時(shí)間維護(hù)費(fèi)用最低為優(yōu)化目標(biāo)的模型。在此基礎(chǔ)上，對(duì)部件串聯(lián)的多產(chǎn)品生產(chǎn)系統(tǒng)的生產(chǎn)、維護(hù)綜合計(jì)劃展開(kāi)研究，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)與維護(hù)總成本最低的目標(biāo)。最后基于實(shí)際生產(chǎn)時(shí)間與可用生產(chǎn)時(shí)間的約束關(guān)系，建立總成本最低模型。