本文以装备维修备件协同库存控制优化为研究背景，以提高维修备件供应效率和服务水平为目的，综合故障预测、库存优化、神经网络、模糊数学、基于多约束条件的目标优化以及遗传算法等知识和技术对批量装备的故障预测、维修备件的协同库存控制优化、维修备件协同供应优化等问题进行了深入的研究。在此基础上，对基于故障预测的装备维修备件协同控制系统的设计、开发以及应用技术进行了探讨。 本文的主要研究内容及其成果如下： 1．提出了一种基于故障预测的维修备件协同库存控制方法，建立了基于故障预测的装备维修备件协同库存控制系统的总体框架、系统逻辑结构以及系统协同框架。 2．提出了系统和部件两级的批量装备故障预测方法，建立了基于神经网络的系统级故障预测模型和基于模糊数学的动态部件级故障预测模型。通过仿真和系统应用证明，该模型能够满足实际批量装备故障预测的需要。 3．建立了基于协同库存控制规则、维修备件生产能力以及仓库存储能力为约束条件的维修备件协同控制优化模型，应用遗传算法建立了该模型的求解方法，该求解方法以整个协同维修备件库存控制成本为优化目标，能够求解出最优的存储维修备件的库存集合及其库存存储数量。 4．建立了以供应规则、维修供应时间以及仓库的供应能力为约束条件的基于供应成本的协同库存控制优化模型，建立了一种能够以整个维修备件协同供应成本为优化目标的求解算法，该算法能够在供应成本最低条件下求解出协同库存存储维修备件的数量。 5．基于协同供应链的思想，建立了以协同供应规则、维修备件供应时间、