适当的维修策略能够使燃气轮机的持续、高效、安全运行,这会对机构和公司的生产力和竞争力产生很大的影响。长期以来,人们一直在为日益复杂的燃气轮机的健康管理付诸努力。由于燃机的日益复杂应用的日益广泛,设备的故障不可能被彻底消除,而传统的维护方法难以胜任对越来越难以消除故障的设备和系统进行合理维护的任务。因此,视情维护(CBM)在复杂燃机维护当中运用十分广泛。视情维护能够综合设备的不确定性与故障的确定性,通过状态监测、诊断与预测实施设备的健康管理。而CBM当中的预测性维护PdM随着现代化的在线监测技术的日趋成熟,正成为当前最先进的维护方式。为使PdM成为可能,选取一种高精度的预测方法是问题的关键。灰色模型通常用于部分结构、参数或特征未知的系统的预测,而燃气轮机气路结垢过程的降级过程,既具有确定的增长趋势又由于不确定性导致波动,适合灰色模型,但是仍然存在着有待改进的地方。本文将单序列灰色预测模型与灰色关联分析结合,为预测引入了参考序列的指导信息,并结合灰色马尔科夫模型的结构,令预测模型能够对波动性进行预测。为了完成较为成熟的PdM方案,本文对新构成的预测模型进行推广,定义了一种新的可靠性函数,并结合修复非新特性、故障残留不可修复的特性、早期失效特性,以满足一定的可用度的基础上维护最经济为目标,设计了一种燃气轮机气路水洗排程模型,并与现行的定时维护模型进行比较,论证了这种模型的经济性。结合预测和排程的两方面内容,论证了预测性维护PdM在燃气轮机运行的实践当中的先进性。