随着装备的不断更新换代,各国都在积极探索先进的维修保障技术,以此来保持装备良好性能,延长装备使用寿命。装备维修保障任务是装备维修保障系统的重要模块,对任务进行合理分解是完成整个作业过程的基础。近年来,随着任务对资源的消耗越来越多,传统的维修保障技术呈现出资源利用率低、任务协同性差等缺点,导致任务执行效率低下。云环境下的装备维修保障技术可以提高资源调度的灵活性,增强任务之间的信息交互,因此受到了广泛关注。然而,云环境下资源分布具有不确定性,如何将任务合理进行分解,实现任务粒度与资源调度的均衡,是一个亟待解决的难题。本文通过分析云环境下装备维修保障的特点,探索装备维修保障任务变粒度分解算法。首先,对装备维修保障基础理论展开介绍,阐述任务分解的相关概念,明确其在装备维修保障系统中的重要性。其次,分析云环境下装备维修保障的特点,针对资源分布的不均衡性,将资源调度的代价归集为一种综合开销指数值,构建装备维修保障任务元模型。此外,将本体论知识融入装备维修保障领域,构建装备维修保障任务本体,提出基于本体的任务形式化描述方法。之后,引入领域知识对经典HTN规划模型的操作算子和方法进行扩展,构建一种改进的HTN规划模型。在运用该模型对任务逐步分解过程中,综合考虑单个子任务内部结构,不同子任务之间的信息交互,以及子任务与资源的匹配关系,构建子任务粒度分析模型、子任务关联度分析模型和资源均衡度分析模型,进而设计基于改进HTN规划的装备维修保障任务变粒度分解算法。最后,对一套电机机组装备维修保障任务进行分解,验证所提出算法的有效性。