基于状态的维护(Condition-based maintenance,CBM)是从装备内部植入的传感器或外部检测设备中获得系统运行时的状态信息,通过对这些状态信息进行实时的或接近实时的评价,最终做出装备的维修需求。CBM是本世纪初国内外维修领域研究的热点课题。是设备维修的重要发展方向之一。通过对高速压着设备的故障数据的分析知道,高速压着设备的故障80%是由刀片的故障引起,并得知压着刀片寿命的预测是设备维护的关键。本文找出了影响刀片健康状态的关键因子,并利用多元回归分析成功建立了回归方程。而对全寿命周期进行状态检测工作量又太大,所以本文利用马尔科夫预测模型对刀片的寿命做出初步预测,并在预测出的寿命区间内进行状态检测,并结合已建立的回归方程对刀片寿命做出精确的预测。本文利用刀片使用后的健康状况结合马尔科夫模型和多元回归模型对刀片的寿命进行预测,并将其运用到实际设备的日常管理中,获得了满意的效果。