随着中国铁路技术的不断发展,列车内的各零部件的集成度也越来越高。制动机的运行环境复杂恶劣,其运行过程中受到的随机冲击载荷对运行状态的影响同样也是危害列车行车安全的关键因素。设备健康管理与预测的研究和应用是现代机械设备朝着高性能,高精度,高效率的方向发展的基础和保障。目前我国大量的列车编组已经进入高等级维修阶段,为保证运行的安全性、可靠性和经济性,利用现代化的传感监测技术,对系统的退化状态进行监控,以制定和优化系统的维修策略,对列车的行车安全有着实际的意义。因此,本文以列车制动机为研究对象,考虑了制动机维修成本较高、运行环境复杂的问题,研究了如何建立制动机的预防性维修策略与提高剩余寿命预测精度的问题。论文具体内容如下:（1）针对制动机运行环境复杂、退化数据混乱的问题,提出了一种基于Wiener过程的系统性能的退化建模方法。该方法通过改进传统的退化模型,将随机失效阈值和非线性退化引入到退化模型中。在参数估计中,使用历史数据和运行过程中的监测数据利用改进的贝叶斯模型对退化模型中的初始参数、在线参数和随机参数进行建模,并利用极大似然估计法实现模型的参数求解。根据失效概率密度函数和可靠度函数推导出制动机在任意时刻的剩余寿命期望。最后,将制动机风缸中的温度、压力等状态监测量等数值代入到所建立的空气流动模型中,利用建立的制动机状态评估模型和剩余使用预测模型应用于制动机的剩余寿命预测,并对寿命预测模型得到的结果进行准确度计算。得出的结果与仅进行参数在线估计的方法和利用回归方法建立指数形式的状态模型方法相比,算例分析表明本文方法显著地提高了制动机的剩余寿命预测精度。（2）以制动机为研究对象,将剩余寿命预测理论与预防性维修相结合,构建制动机中关键组成部件的最佳预防性维修时间间隔,并通过引入改善因子来描述和衡量预防性维修活动对性能改善的效果。利用可靠度与失效概率模型,建立制动机预防性维修费用函数,求得单个组成部件的预防性维修阈值和最佳预防性维修次数。在单部件的基础上,建立系统可用度最大化和维修成本最小化模型。在算例分析中,利用单部件的最佳维修阈值运用遗传算法求出制动机系统的最佳可用度,并利用可用度求出制动机的最佳预防性维修次数以及最佳可用度对应的维修成本,通过改善因子以及考虑可用度前后对降低维修成本的影响性进行对比分析,结果验证了该模型的有效性和经济性。