长期以来建材设备采用的计划维修体系已经不能够适应建材工业的迅速发展,需要向先进的主动维修体系转变.而主动维修体系只有与建材行业的特点相结合才能够满足建材设备的维修需求,保证建材企业的正常运行,因此研究建立建材设备的主动维修体系具有重要意义和实用价值. 本文在系统分析建材行业特点的基础上,探讨了建材设备的维修需求.从两个不同的角度对主动维修体系进行了分析,建立了基于设备全寿命周期的主动维修体系.确立了建材设备主动维修体系实施过程的总体框架,就系统划分、设备故障分析、维修方式决策及优化方法进行了阐述;指出了建材设备主动维修体系实施过程中的关键技术--设备重要度分析、维修方式决策、维修周期优化和状态评价及预测. 针对设备重要度分析容易受主观因素影响而不准确的问题,在分析影响建材设备重要度关键因素的基础上,提出了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度评价方法,得到设备重要度排序,建立了各类设备维修方式的决策规则.利用维修历史数据,建立了定期维修设备的最优维修周期模型,使维修周期的制定更加合理和科学. 对视情维修的建材设备,引入了多状态特征参数变权综合状态评价方法,充分利用设备在线和离线监测数据、运行数据、可靠性分析数据、设备寿命评价数据、运行与维修历史数据等信息,使状态评价结果更加贴近设备实际运行状态.对于具有较多状态特征参数的建材设备系统,采用了基于BP神经网络的设备运行状态预测方法,提高了状态预测的准确性. 以Powcrbuildcr 9.0为基本开发工具,设计并开发了建材设备主动维修决策支持系统.该系统集状态监测、故障诊断和维修决策为一体,为建材设备的主动维修决策提供了一个实用平台.