随着制造技术的飞速发展，数控机床作为当代机械制造业的主流设备，其结构日趋复杂，自动化、智能化水平逐渐提高，使得其维修工作变得日益复杂和繁重。如何在减少影响生产的情况下，快速决策出有效的数控机床维修调度方案，使企业综合效益最大化，具有重要的现实意义。论文以数控机床维修调度为研究对象，利用多目标粒子群算法、偏好信息、维修调度等知识，完成了数控机床维修调度模型的构建、架构分析、实例分析求解、系统设计等工作，主要工作如下：（1）数控机床维修调度故障知识采集。对某维检中心的数据调研情况进行总结，从数控机床故障分类、常见故障及排除、维修工时定额三个方面介绍了数控机床维修调度知识的来源，为后面的数控机床维修调度决策提供知识资源。（2）数控机床维修调度模型构建。以数控机床维修调度为对象，根据实际生产情况和提高数控机床维修效率的要求，综合运用数控机床故障维修知识、调度理论与方法，构建了基于时间和成本的双目标数控机床维修调度模型。在前人维修调度问题的基础上，新增了工人技术水平影响因子，建立了更适合企业实际的维修调度模型。（3）数控机床维修调度模型求解算法确定。分析维修调度问题的目标、约束条件等，确定了基于后验偏好信息的满意解优选方法。仿真结果与原有稀缺度维修调度法相比，取得了较好的优化效果，为维修调度方案选择提供可靠依据。（4）维修调度决策支持系统的设计与实现。采用B/S架构，以Java开发语言，基于Extjs4.0、Struts2、Hibernate、Spring等，开发了数控机床维修调度决策支持原型系统。系统主要包括用户管理、机床运行与维修管理、决策支持系统管理、机床维修调度决策等模块。