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概论1

0.1 发动机诊断技术的发展背景与作用1

0.2 发动机诊断技术的主要任务与方法3

0.3 发动机故障诊断技术的应用状况与发展趋势4

第1章 机械磨损的系统分析7

1.1 摩擦系统7

1.2 磨损状态监控与磨损故障诊断8

1.3 发动机典型的润滑系统8

1.4 润滑系统中磨粒的动态分析11

第2章 颗粒摩擦学15

2.1 磨损过程分析15

2.2 磨损失效分类与磨损原理17

2.3 关于磨屑形成的理论19

2.3.1 薄层状磨粒的形成19

2.3.2 球粒的形成20

2.3.3 剥块的形成20

2.4 磨粒的分类与信息特征21

2.4.1 磨粒分类21

2.4.2 磨粒的形态特征22

2.4.3 磨损故障的可诊断性23

第3章 磨损监测技术原理25

3.1 滑油监测技术概论25

3.2 铁谱监测技术28

3.2.1 铁谱技术原理28

3.2.2 分析式铁谱仪31

3.2.3 直读式铁谱仪33

3.2.4 旋转式铁谱仪34

3.3 光谱分析技术35

3.3.1 原子发射光谱36

3.3.2 原子吸收光谱38

3.3.3 红外光谱42

3.4 DMAS铁谱分析系统44

3.4.1 真空滤膜式铁谱仪44

3.4.2 自动扫描显微镜46

3.4.3 计算机辅助视觉系统46

3.4.4 DMAS软件系统47

3.5 其它监测技术简介47

第4章 在线监测系统49

4.1 β-监测器及其在线监测系统49

4.1.1 基本原理49

4.1.2 系统组成52

4.2 滑阀式液压污染粒子监测器53

4.2.1 监测器原理与系统组成53

4.2.2 监测器性能55

4.3 发动机机载碎屑探测器57

4.3.1 普通磁性碎屑探测器57

4.3.2 信号式磁性碎屑探测器58

4.3.3 信号式油滤59

4.4 在线式铁谱仪61

第5章 磨粒形态学图像分析63

5.1 图像处理与分析基础63

5.1.1 图像及其数据结构63

5.1.2 图像预处理64

5.1.3 图像边缘提取与分割65

5.2 磨粒纹理分析67

5.2.1 磨粒的纹理自相关函数67

5.2.2 傅里叶变换纹理分析68

5.2.3 灰度共生矩阵纹理分析69

5.3 磨粒形态分析70

5.3.1 区域内部变换的矩方法70

5.3.2 磨粒整体形状的结构分析72

5.3.3 磨粒整体形状的区域内部空间域分析73

5.3.4 磨粒图像的分形参数描述75

5.3.5 磨粒测量实例78

5.4 磨粒尺寸的统计分布79

5.4.1 有关统计研究的样本79

5.4.2 Weibull模型及其参数估计80

5.4.3 一般规律85

5.4.4 尺寸模型的应用研究87

5.5 磨粒形态的统计分析89

5.5.1 形状统计分布89

5.5.2 特征磨粒的形状统计分析90

5.5.3 在故障诊断中的应用研究93

第6章 磨损过程监测的时序分析96

6.1 时间序列模型96

6.1.1 基本单变量模型96

6.1.2 多变量模型97

6.2 时序建模方法98

6.2.1 经典方法98

6.2.2 建模方法的改进98

6.3 时序方法在磨损过程监测中的应用102

6.3.1 建模算法103

6.3.2 过程监测103

6.3.3 过程诊断104

6.4 趋势预测技术105

6.4.1 平稳序列预报105

6.4.2 非平稳序列的自适应AR模型预测106

6.4.3 含确定性趋势项的组合时间序列预报107

第7章 磨损故障诊断方法108

7.1 磨粒识别与故障诊断109

7.1.1 磨粒的参数化与分类标准109

7.1.2 磨粒识别与故障分类诊断110

7.1.3 有关诊断标准113

7.2 基于规则的知识系统114

7.3 发动机磨损类故障的例行检查方法121

7.3.1 磁性碎屑探测器和过滤器故障检查程序121

7.3.2 润滑油的检查125

7.3.3 润滑系统故障定位程序125

第8章 监测实验研究128

8.1 齿轮（箱）在线监测实验研究128

8.1.1 齿轮传动失效分析128

8.1.2 齿面汽化现象研究129

8.1.3 实验条件与监测方法132

8.1.4 监测实验研究133

8.2 航空发动机监测研究139

8.3 船舶柴油机状态监测147

参考文献152

致谢154