随着农业机械化进程的推进,市场对智能化农机装备的需求与日俱增,与此同时,农机装备运维服务的需求也不断增加。当前运维服务的主要过程是基于呼叫中心的事后维修服务方式,存在维修行为被动、维修效率低下、应对大规模突发性维修需求的能力不足的问题。而且,农机装备制造企业在以往的维修服务过程中,积累了大量的维修数据,对这些历史维修数据的挖掘利用不够充分,蕴藏其中的大量维修经验与知识目前得不到充分利用。因此,研究如何利用历史维修数据进行知识挖掘,并将这些知识应用到运维服务决策上,对提升农机装备制造企业的服务能力、提高农机装备维修效率具有重要的意义。本文在对国内外工业维修领域知识挖掘、关联规则、贝叶斯网络等技术及其工业应用的相关文献总结分析的基础上,针对农机装备的运维服务特点,提出了利用关联规则进行知识挖掘,采用贝叶斯网络对关联规则进行表达并进行维修服务决策的研究路线。在知识挖掘过程中,采用k-邻近算法、相关度计算以及中文分词的方法来对原始数据进行预处理,使用Apriori算法进行关联规则挖掘,并基于实例得到了一系列的关联规则;本文使用贝叶斯网络对已有的关联规则进行组织表达,提出了基于邻接表、十字链表的网络构建算法和基于条件独立性的网络简化推理算法。最后,在上述理论研究基础上,开发完成农机装备运维服务数据挖掘应用系统。基于本文研究成果,促进了农机装备制造企业对历史维修数据的有效利用,借助基于知识的农机运维服务系统,为解决企业精准化运维服务提供了技术支持,极大提高了企业的运维服务能力和竞争力。