预防性维修可以提高可用度,减少维修花费,是保持产品性能和可靠性的重要手段。随着信号分析和处理技术的快速发展,视情维修在航天、能源、机械、交通、建筑等工业领域中得到广泛应用,成为主流的预防性维修方式。视情维修的基础是系统的退化规律或故障规律。在许多工程实际中,系统的故障率同时受到寿命和协变量（如温度、振动等）的影响。比例风险模型可以有效地量化协变量的影响并将之集成于故障率表达式,在可靠性工程和维修管理中占据着重要地位。基于比例风险模型的视情维修是维修领域研究的热点。已有的维修策略大都聚焦于更换策略或者设置固定的阈值选择维修动作。前者忽略了高效的维修策略对于维修方式多样化的需求;后者忽略了协变量过程的不确定性对维修决策的影响。为了克服这些弊端,本文以服从比例风险模型的系统为研究对象,针对不同的工程应用场景提出包含多种维修方式的动态视情维修策略,并采用半马尔可夫决策过程和动态规划分别解决策略建模和决策优化问题,最终形成方便指导实践的图形化维修策略。本论文的主要研究内容如下:（1）系统的健康状态评估是视情维修决策的基础。现有的基于比例风险模型估的健康状态评估方法大都存在精度低、耗时长或内存需求大等问题,很难同时满足现代健康管理对准确性和时效性的要求。本论文提出一种改进的转移矩阵近似算法,通过离散化系统寿命和协变量过程,建立任意单位时间内的协变量状态转移概率矩阵,采用递推的方法对条件可靠性和剩余寿命等健康指标进行评估。案例分析的结果表明:该方法具有准确性高、计算速度快和内存需求小等优点。（2）针对比例风险退化的单部件可修系统提出一种动态视情维修策略。该策略考虑了多种故障类型,并在状态监测时刻设置两个动态阈值选择预防性维修活动。为了解决多种维修方式和动态阈值带来的决策优化难题,提出一种改进的策略迭代算法并证明其有效性。（3）将研究对象拓展到单部件生产存储系统,研究生产过程对于维修决策优化的影响。利用库存达到最大水平时系统停机的机会实施状态监测,并在状态监测时刻和系统故障时刻分别考虑多种预防性维修方式和修复性维修方式。对比了以下两种策略:1)基于故障发生时刻的寿命和故障所在生产周期起点的协变量状态选择修复性维修方式;2)根据故障所在生产周期起点的寿命和协变量状态进行修复性维修决策。以最小化长期花费率为目标函数联合优化生产批量和动态视情维修策略。案例分析的结果表明情况1比情况2具有更高的经济性,但其最优策略也更加复杂。（4）将研究对象进一步拓展到两部件生产存储系统,研究多种部件相关性对于维修决策优化的影响。部件1的退化状态只能通过状态监测识别,部件2具有硬故障且其故障率服从广义的寿命分布。在维修模型中集成了经济相关性、随机相关性和结构相关性。通过最小化长期花费率对监测周期和动态视情维修策略进行联合优化。案例分析的结果表明提出的策略较现有策略具有明显的优越性。本论文针对动态视情维修的多个应用领域开展了深入的研究。提出的策略可以显著地节约系统的运行和维护成本,形成的图形化策略可以方便地指导维修活动的实施,全面提高了视情维修的经济性、有效性和实用性。