随着生产能力的提升与用户需求多样化的发展,传统的单品种大规模批量生产模式越来越无法为企业带来经济效益,现今需求导向的多品种小批量生产模式逐渐成为主流。这种生产模式下,对于生产的柔性化,生产计划的灵活制定,生产运行时低成本的维护,设备可靠安全的运行提出了更高的要求。为此,研究如何在最高的设备可靠度前提下,科学的实现维护周期决策,以达到与最经济的均衡策略成了可靠性领域的一个重要研究问题。首先,本文针对可修复系统的动态风险预测模型进行了研究。基于已有的设备故障树结构,建立设备拓扑结构-贝叶斯网络模型,当对不同的部件进行不同级别的维护时,动态的更新设备的寿命及可靠性变化,同时将部件寿命值及相应的失效率分布参数代入预测模型进行推理,即可得到系统整体风险状态实时评估的结果。并且通过某些算例进行了验证及分析。其次,本文针对已知风险分布的复杂设备维护管理过程进行了研究。在设备寿命分布已知的前提下,基于不完美维修理论与虚拟寿命理论,将故障导致的质量波动及可变维护成本纳入考虑,考虑了检测行为对设备维护周期决策的影响,建立了一种以维护周期、检测周期、预防性维护阈值作为优化变量,设备维护周期内总成本与设备可靠度为目标函数的多目标决策模型。通过多层嵌套循环求解,可以找到各个决策因素的最优解。最后以寿命分布符合威布尔分布的某型机床为例,通过数值验证分析对比了静态、动态及失效极限三种维护周期决策方法下,总体成本率与设备可靠度之间的差异,并提出了选择最优维护周期的决策方法。本文的研究对于科学的进行维护决策,对维护服务专业化、市场化、增值化的服务型制造业的发展提供了一定的理论支持。该研究成果能够有效的降低企业生产运营的成本,提高设备的可用度,有工程价值和理论价值。