从火力发电机组金属技术监督的角度出发，阐述了金属磁记忆诊断技术在火力发电机组检修中的应用特点及其意义。

剩余寿命预测能够确保系统的安全性、可用性与高效工作,并且能够降低维修费用,因而成为状态维修中的一个重要课题。基于模型的寿命预测方法主要包含两部分内容退化模型构建和系统状态估计。粒子滤波算法(PF)是一种广泛用于系统状态估计的方法,已经应用于轴承剩余寿命预测中,但PF方法存在粒子退化问题。提出一种基于无迹粒子滤波算法(UPF)的轴承剩余寿命预测方法。利用随机过程模型对轴承退化过程进行建模,再利用UPF算法对轴承的退化状态进行追踪,并更新模型参数。使用试验数据对提出方法进行验证,结果表明与PF方法相比,该方法能在一定程度上降低粒子退化程度,进而更加准确地预测轴承剩余寿命。

通常，机械设备维修方案的一个重要依据就是设备的工作状态，即一台设备或者一奈生产线中的重要环节是否在可预期的一段时间内具备连续生产的能力，这种维修策略亦称状态维修，是进行及时的有针对性的维修，避免设备突然停机影响生产的必要和高效的设备管理方法。因此，对于设备状态的监测与分析诊断就是必不可少的技术手段。文章结合设备状态监测的几种主要特定信号指标，介绍监测与诊断技术的最新发展。

设备备件管理是企业设备管理工作的重要组成部分,做好备件库存管理,可以大幅缩短故障延时,降低设备维修成本。在设备状态维修模式下,利用协同联合库存方式备件管理库存决策,提出供应链中备件最优补货策略。