| 1 概述 | 第1-13页 |
| 1．1 机油油液分析的目的和意义 | 第6页 |
| 1．2 设备故障诊断的目的和意义 | 第6-7页 |
| 1．3 机油油液分析方法的确定 | 第7-13页 |
| 2 油液分析技术的应用及技术现状 | 第13-23页 |
| 2．1 光谱分析技术的应用及技术现状 | 第13-16页 |
| 2．1．1 MOA光谱仪的结构及功能 | 第13-14页 |
| 2．1．2 MOA型光谱仪的工作原理 | 第14-15页 |
| 2．1．3 光谱油料分析的应用现状 | 第15页 |
| 2．1．4 光谱油料分析技术现状 | 第15-16页 |
| 2．2 铁谱分析技术的应用及技术现状 | 第16-19页 |
| 2．2．1 分析式铁谱仪简介 | 第16-18页 |
| 2．2．2 铁谱技术现状 | 第18-19页 |
| 2．3 润滑油理化指标分析及技术现状 | 第19-23页 |
| 2．3．1 定性分析 | 第19-21页 |
| 2．3．2 定量分析 | 第21-23页 |
| 3 所监测的设备简介及本论文的工作 | 第23-29页 |
| 3．1 所监测的设备简介 | 第23-28页 |
| 3．1．1 发动机结构 | 第23页 |
| 3．1．2 发动机的主要性能参数 | 第23-24页 |
| 3．1．3 发动机主要使用的油品性能参数 | 第24页 |
| 3．1．4 发动机的润滑系统 | 第24-25页 |
| 3．1．5 润滑油中磨损元素的主要来源 | 第25-28页 |
| 3．2 本论文的工作 | 第28-29页 |
| 4 K38发动机磨损规律的研究 | 第29-37页 |
| 4．1 磨损状态敏感表征量的选择 | 第29-30页 |
| 4．2 发动机磨合规律的研究 | 第30-31页 |
| 4．3 发动机正常磨损规律的研究 | 第31-35页 |
| 4．4 发动机异常磨损规律的研究 | 第35-37页 |
| 5 发动机换油周期的研究 | 第37-42页 |
| 5．1 问题的提出 | 第37页 |
| 5．2 换油指标的制定 | 第37-39页 |
| 5．3 具体实施过程 | 第39页 |
| 5．4 效益分析 | 第39-42页 |
| 6 用现场实验的方法确定机器磨损参数的警戒值 | 第42-55页 |
| 6．1 系统状态失效磨损浓度预警值的确定 | 第42-48页 |
| 6．2 系统状态失效磨损梯度参数预警值的确定 | 第48-50页 |
| 6．2．1 梯度的概念 | 第48页 |
| 6．2．2 几台典型发动机磨损元素梯度值 | 第48-50页 |
| 6．3 油液分析故障诊断的方法 | 第50-52页 |
| 6．3．1 油液分析过程 | 第50-51页 |
| 6．3．2 油液分析方法 | 第51-52页 |
| 6．4 发动机故障点的分析 | 第52-55页 |
| 7 建模分析及预测 | 第55-80页 |
| 7．1 时序建模分析 | 第55-68页 |
| 7．1．1 时序建模简介 | 第55-56页 |
| 7．1．2 自回归模型的定阶及系数的求取 | 第56-57页 |
| 7．1．3 自回归模型平滑线性最小方差预报 | 第57-60页 |
| 7．1．4 系统状态变化的判断 | 第60-61页 |
| 7．1．5 数据建模分析 | 第61-64页 |
| 7．1．6 Cu元素一个换油周期内的光谱分析数据及建模分析 | 第64-65页 |
| 7．1．7 Al元素光谱分析数据建模及预测 | 第65-68页 |
| 7．2 灰色建模分析 | 第68-76页 |
| 7．2．1 灰色模型 | 第68-69页 |
| 7．2．2 数据处理 | 第69-71页 |
| 7．2．2．1 累加生成 | 第69-70页 |
| 7．2．2．2 光滑离散函数 | 第70页 |
| 7．2．2．3 GM(1，1)模型 | 第70-71页 |
| 7．2．3 GM(1，l)模型的精度检验和预测值精度评价 | 第71-73页 |
| 7．2．3．1 GM(1，l)模型的精度检验 | 第71-72页 |
| 7．2．3．2 预测精度评值 | 第72-73页 |
| 7．2．4 程序的编制及预测举例 | 第73-76页 |
| 7．2．4．1 程序的编制 | 第73-74页 |
| 7．2．4．2 预测举例 | 第74-76页 |
| 7．3 各种方法综合利用举例 | 第76-80页 |
| 结论 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-84页 |