生成一个详细的技术方案包括技术架构功能组成软件实现：维修辅助决策提供系统的维修方案管理功能能基于状态监控模块提供的监视信息、故障诊断和健康评估信息建立时寿件更换辅助决策、故障维修任务辅助决策。

技术架构： 该系统采用分布式架构，包括前端展示、后台数据处理、状态监控模块、故障诊断模块和健康评估模块。

前端展示：采用Web应用程序，以实现用户交互和数据展示功能。

后台数据处理：采用Java技术，包括数据存储、数据管理、任务调度等功能。

状态监控模块：采用传感器和数据采集设备，通过特定的数据传输协议实现数据采集和传输，将监测数据传输到后台进行处理。

故障诊断模块：采用深度学习算法，对采集到的数据进行分析和处理，提供故障诊断结果。

健康评估模块：采用数据挖掘和统计分析技术，对采集到的数据进行分析和处理，提供设备健康状态评估结果。

功能组成： 1.维修方案管理：包括维修方案创建、维修方案审核、维修方案发布等功能。

2.时寿件更换决策：基于设备的状态信息、故障诊断结果和健康评估结果，进行时寿件更换决策，提供更换建议。

3.故障维修任务辅助决策：基于设备的状态信息、故障诊断结果和健康评估结果，提供故障维修任务辅助决策，包括故障维修建议、故障维修流程、故障维修材料等。

4.数据展示和分析：提供实时数据展示、历史数据查询和分析功能，以便用户能够更好地了解设备的运行情况和维修历史。

软件实现： 1.前端展示：采用HTML、CSS、JavaScript等Web技术实现，使用Vue.js等前端框架，实现用户交互功能和数据展示功能。

2.后台数据处理：采用Java技术，使用Spring、Mybatis等框架，实现数据存储、数据管理、任务调度等功能。

3.状态监控模块：采用传感器和数据采集设备，通过特定的数据传输协议实现数据采集和传输，使用MQTT等消息队列技术，将监测数据传输到后台进行处理。

4.故障诊断模块：采用深度学习算法，使用Python语言实现，使用TensorFlow、Keras等框架，对采集到的数据进行分析和处理，提供故障诊断结果。

5.健康评估模块：采用数据挖掘和统计分析技术，使用Python语言实现，使用Pandas、Numpy等框架，对采集到的数据进行分析和处理，提供设备健康状态评估结果