维修是维持系统正常可靠运行提高系统性能的一个重要手段。然而,随着现代技术的迅速发展,大多设备系统的复杂度不断提升,复杂化的设计使得部件之间在结构和功能上相互联系相互制约形成了多种依赖关系,相应地,维修的费用和人力的投入也需要提高。因此,考虑部件之间的维修相关性来研究多部件系统维修决策建模优化问题已经成为了现在大多数研究者的一个热点。本文主要针对在多部件系统维修决策过程中模型建立不统一、枚举建模低效易错、高维模型求解困难等问题研究了基于TBM的多部件系统的维修决策建模优化,主要工作如下:(1)多部件系统的联合寿命空间划分建模研究。描述多部件系统的特征,制定基于TBM的机会维修策略,将退化状态空间划分方法应用到多部件系统的联合寿命空间研究中,给出了联合寿命空间的划分区域及其对应的维修组合,并且归纳总结了全部维修需求组合及其维修概率的统一表达式;(2)多部件系统的联合寿命稳态概率密度函数的定义及其数值解法。在制定了系统的维修策略后,首先定义了多部件系统的联合寿命稳态概率密度函数,然后,以两部件系统为例,依据两部件系统的寿命空间划分结果,列出了系统的全概率公式,并给出了联合寿命稳态概率密度函数的计算模型及其数值解法;(3)基于TBM的多部件系统维修决策优化模型的研究。综合考虑系统的维修成本参数,以系统的联合寿命空间划分模型为基础,建立了基于半更新理论的长期费用率模型,然后,利用遗传算法寻求系统的最优维修阈值,最后,通过MATLAB进行数值实验和灵敏度分析验证了所建立的模型的正确性和有效性。