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伴随着制造业全球化的趋势和日益激烈的市场竞争，企业必须对用户的需求具有快速的响应能力，设备维护能力日益成为决定企业核心竞争力的重要因素。本文从分析数字化制造设备对诊断维护的需求入手，在e-维护系统的体系结构，e-维护理论与技术方法，e-维护知识的组织建模、共享与发现，e-维护系统平台的重构与协作诊断维护等方面展开研究。 在分析数字化制造设备的概念特征和对诊断与维护需求的基础上，提出了数字化制造设备e-维护的概念，分析提出了e-维护系统的功能和网络连接运行拓扑结构;进而提出了基于功能层次模型的e-维护系统的体系结构。从体系结构上看，e-维护系统体现了系统中的信息、知识、方法以及应用的集成与组织策略。提出一种基于嵌入式智能体的设备远程监测与诊断维护理论、技术和方法。提出了一种多信息融合的诊断与决策模型和方法，多信息融合既包括数据融合，也包括知识融合（包括规则融合、模型融合等），信息融合的结果不仅仅形成诊断决策，而且为利用数据挖掘或知识发现作必要的数据储备;针对数字化制造设备的控制策略与模型的特点，将诊断模型和设备控制模型相结合，提出了一种基于设备控制器的嵌入式诊断模型和方法。 对数字化制造设备e-维护知识的组织、建模与知识发现技术进行了深入的研究。分析了设备诊断维护知识的构成，提出了诊断维护知识网的概念;提出了面向知识共享和重用的诊断维护知识的建模理论与方法，基于结构和功能的层次树状分解，将整个设备系统的各个元素关联在一起，每个节点作为一个知识单元。同时，建立相应单元节点故障树的模糊Petri网模型，可以形象地描述故障现象的动态产生和传播过程，并能够方便地表达和处理系统中的模糊性和不精确性知识;提出了基于实例推理(CBR)与神经网络的混合模型，综合利用CBR可重用性、可扩充性、可移植性和神经网络极强的分类学习能力，大大缩小实例检索与学习空间，可以很好地实现知识的重用与共享;研究了e-维护系统中的数据挖掘技术与方法，提出了一种基于粗糙集和遗传算法的知识属性约简方法，并通过实例说明了该算法的有效性和实用性，取得了满意的效果。 另外，研究了数字化制造设备e-维护系统的远程协作诊断模式和技术以及数字化e-维护平台的可重构实现技术。提出了远程协作诊断系统由设备、时间、资源组成的三维表达模型;分析了协作诊断系统的层次功能结构及其多资源协作的分布式运行结构;提出了诊断任务、诊断资源和协作诊断系统的描述模型，提出了一种诊断资源的启发式选择算法和诊断子系统的概念，研究了诊断了子系统的数据组织形式和数据交换方法，分析了诊断子系统之间的协作模式，提出了协作诊断交互算法。针对分散化的种类繁多的数字化制造设备，为了适应不同设备的远程控制、诊断维护和满足不同用户的需要，提出了可重构e-维护系统的概念，分析了e-维护系统的可重构性内涵、可重构性的实现途径;论述了e-维护平台的重构原理、重构方式和实现层次;提出了基于软件芯片的e-维护系统可重构结构模型，研究了基于Active X的软件芯片实现技术以及基于软件芯片技术的诊断系统重构技术。 最后，以华中数控设备维护为研究对象，利用本文研究的理论与技术成果，研究开发了华中数控e-维护系统的原型系统。以华中数控设备的远程诊断维护为实例，研究了华中数控e-服务系统的实现技术，提出了华中数控数字化e-服务系统的总体结构与方案，并介绍了数字化服务平台的原型系统运行实例。