随着“智能制造时代”的到来以及“中国制造2025计划”的提出,制造企业对设备的可靠性要求越来越高。因此,在设备结构日益复杂的背景下,如何保证设备长期稳定、可靠地运行以提高生产率、降低生产成本,已成为困扰各制造企业的难题。设备及其关键部件的可靠性评估与维修决策是设备健康管理极为重要的两个方面,也是恢复设备可靠性、延长设备寿命的重要手段。通过科学的方法来评估设备关键部件可靠性,并以此为基础制定合适的维修策略是提升设备及其关键部件可靠性的一种行之有效的方法。本文从设备关键部件的可靠性评估和维修决策两个方面入手,通过建立基于故障树的可靠性仿真模型来评估设备关键部件的可靠性情况,然后建立考虑可靠性的维修成本模型来决策最优的维修时间和维修对象,旨在提升设备关键部件可靠性的同时,使得长期运行过程中的维修成本最低。该研究具有一定的学术研究价值和现实意义。论文主要研究内容包括以下几个方面:(1)利用蒙特卡罗方法,以设备关键部件故障树作为仿真的逻辑关系,对由多个零件组成的关键部件进行可靠性仿真分析,包括仿真模型的建立以及可靠性指标的计算。然后针对故障树底事件失效分布获取的问题,利用贝叶斯—蒙特卡罗方法,通过对小样本失效数据进行拟合优度检验、计算参数的先验分布和后验分布,最终确定各故障模式的失效分布。(2)以设备关键部件可靠性仿真结果为基础,针对由多个零件组成的关键部件,每个零件在其服役期间存在多种故障模式,且某些故障存在多种状态的情况,考虑同一零件各故障的维修存在相关性,借鉴机会维修的思想,每次对一个或多个故障进行维修,建立了以维修成本率最小化为目标的维修决策优化模型,并通过遗传算法优化各故障模式的维修阈值,使得关键部件在规定运行时间内的维修成本率最低。该模型最终能给出最优的维修时间点和维修对象,并通过案例验证了该模型的有效性和可行性。