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提出了一种基于性能退化数据的最优预测维护决策支持方法.对历史性能退化数据进行分析,确定一种合适的非线性性能退化模型,并估计出其参数的先验分布,再根据此模型获得部件的剩余寿命分布,当新的数据来到时,根据贝叶斯理论对参数先验分布进行更新,从而达到对剩余寿命分布进行实时更新的目的.在此基础上,引入最优预测维护策略,绐出了对应不同当前时刻的最优预测维护时间.用疲劳断裂数据进行了验证,结果表明了此方法的有效性.