复杂系统的预测与健康管理（简称PHM）是当前可靠性领域中极其重要的研究热点，它的主要思想是实现系统保障从状态监控向状态管理的转变，进而主动地关注系统所面临的故障及退化风险，以便进行系统的健康管理。基于PHM技术的备件配置问题就是在此基础上提出的，这能够合理有效的降低维修次数、减少使用和保障费用，从而实现经济的可承受性。因此，本论文具有非常重要的理论与现实意义。本论文将研究主要内容集中于备件配置的三个方面：传感器系统的优化布局与其可靠性模型，它能够获取复杂系统运行的数据信息，为建立备件配置模型提供依据；以马尔可夫和半马尔可夫两类可修系统为基础，建立备件配置模型，它是论文的核心内容；构建备件配置评估模型，它是系统维修保障能力评估的重要内容。所有这些研究结果均具有很好的原创性，为PHM在复杂系统中的更好应用奠定必要的基础。本论文的研究工作主要有以下几个方面：第一，根据被研究部件所处的环境、性能参数（如振动、位移、速度、温度、声响、流量等）以及其他信息，选择合适的传感器类型，通过多个传感器进行数据融合，可以获得稳定有效的数据信息。影响传感器的需求量有很多的因素，可以针对不同层次（系统，子系统等复杂系统层次）和不同类型的传感器，建立多目标规划，并对传感器的优化布局进行研究，同时，确定优化目标函数以及优化配置准则。为了使传感器系统达到最佳效果，论文还建立了多传感器系统的冗余结构，并对其建立可靠性模型。第二，通过传感器获得系统各个层次的监测数据，然后对获取数据进行处理与分析，并对由重要部件构成的系统和具有状态渐变或聚合特征的系统，且满足PHM费效比条件的系统，进行PHM体系构建。在此基础上，对不可修系统建立了备件配置优化模型。由于技术、经济以及系统本身的原因，组成系统的部件发生故障时，模型可以运用更新过程对系统运行过程进行描述，同时，建立不可修系统的备件配置模型，并给出备件需求量。第三．构建基于马尔可夫和半马尔可夫过程的备件配置模型。对重要部件构成的系统或具有状态渐变、状态聚合特征的系统，且满足PHM费效比条件的系统，构建PHM系统。可修系统发生的故障是由于部件缺陷不断发展和系统损伤累积的结果，据此，假设系统有两种失效模式，安全失效和危险失效，运用离子通道理论构建模型，并给出备件配置公式。将模型进一步扩展为三个状态集，工作状态集，故障状态集以及中间状态集，以马尔可夫和半马尔可夫两类可修系统为基础，运用聚合随机过程描述这一过程，给出备件配置公式以及其他相关的可靠性指标。第四，在PHM技术的基础上，根据基于PHM技术构建的备件配置模型得到的备件需求量，建立备件配置的评估模型，为维修保障决策提供理论依据，从而提高系统保障任务的成功概率，并判断备件配置模型得到的备件需求量是否满足系统需求。论文假设在规定的周期内，当部件失效或者被损坏后，通过更新过程和排队理论分别对可修系统和不可修系统分别建立现有备件配置的评估模型，并得到了部件寿命分布为指数、正态、威布尔、伽玛分布构成的可修系统的各个评估模型。本论文的研究结果应用前景优良，可较大地促进可靠性的发展，为提高复杂系统的可用度、降低其全寿命周期费用均具有重要的作用，同时，一些研究结果可广泛应用于管理科学与工程的其它方面，研究工作也可扩大我国在可靠性领域的国际学术影响。