第1章 磨粒监测技术概述

　1.1 油液分析技术

　　1.1.1 油液分析技术的基本概念

　　1.1.2 油液分析技术的发展历史

　　1.1.3 油液分析的主要内容

　1.2 基于磨粒监测的磨损状态监测

　1.3 磨粒离线监测技术

　　1.3.1 油液光谱分析

　　1.3.2 油液铁谱分析

　1.4 磨粒在线监测技术

　　1.4.1 磨粒在线监测传感技术

　　1.4.2 磨粒在线监测传感技术存在的问题

　　1.4.3 电感式磨粒传感器的研究现状

第2章 装备的磨损及油液磨粒特征

　2.1 装备的摩擦学系统

　2.2 装备的磨损

　　2.2.1 磨损的过程

　　2.2.2 磨损的分类

　2.3 装备磨损与磨粒之间的关系

　　2.3.1 磨粒尺寸与磨损之间的关系

　　2.3.2 磨粒形貌与磨损之间的关系

　　2.3.3 磨粒材质与磨损之间的关系

　2.4 不同元素磨粒浓度之间的关系

　　2.4.1 灰色趋势关联度计算方法

　　2.4.2 灰色趋势关联度在不同元素磨粒关系分析中的应用

　2.5 磨粒特征参数分析

　2.6 本章小结

第3章 时谐准静态场中传感器与金属磨粒耦合模型

　3.1 传感器线圈内部磁场的特性

　　3.1.1 电磁场的基本方程组

　　3.1.2 时谐磁准静态场

　3.2 金属磨粒与线圈耦合关系的宏观分析

　　3.2.1 金属磨粒的电磁特性

　　3.2.2 时谐准静态场中的金属磨粒

　3.3 传感器线圈中的铁磁质磨粒

　　3.3.1 铁磁质磨粒的磁化作用

　　3.3.2 铁磁质球磨粒的磁化场

　　3.3.3 球磨粒磁化场的仿真计算

　　3.3.4 球磨粒对线圈等效电感的影响

　3.4 传感器线圈中的非铁磁质磨粒

　　3.4.1 非铁磁质磨粒涡流场的解析模型

　　3.4.2 非铁磁质磨粒涡流场的有限元模型

　3.5 本章小结

第4章 电感式磨粒传感器的设计方法研究

　4.1 电感式磨粒传感器的结构研究

　　4.1.1 传感器的结构

　　4.1.2 传感器的输入输出关系

　4.2 传感器线圈内部磁感应强度

　4.3 在线传感器线圈的设计

　　4.3.1 在线传感器的测试特点

　　4.3.2 测试面磁场的均匀性

　　4.3.3 磨粒径向分布对磁化场磁通的影响

　　4.3.4 传感器线圈尺寸的确定

　4.4 磨粒形态对测试结果的影响

　　4.4.1 不同形态磨粒的退磁因子

　　4.4.2 磨粒形态对磁化场的影响

　4.5 本章小结

第5章 在线磨粒监测系统的噪声控制方法研究

　5.1 在线监测系统的组成

　5.2 磨粒监测系统噪声源分析

　　5.2.1 传感器线圈不平衡引入的噪声

　　5.2.2 放大电路噪声

　　5.2.3 电源噪声

　　5.2.4 外界电磁环境噪声

　5.3 传感器放大电路的低噪声设计

　　5.3.1 放大电路低噪声设计的总体原则

　　5.3.2 晶体管共射极放大电路的噪声模型

　　5.3.3 低噪声条件下偏置电路的设计

　　5.3.4 传感器与前置放大电路的噪声匹配

　5.4 测试信号的小波降噪

　　5.4.1 小波降噪的基本原理

　　5.4.2 小波降噪效果

　5.5 基于奇异值分解的信号降噪方法

　　5.5.1 奇异值分解降噪技术

　　5.5.2 一维信号相空间重构与嵌入维数

　　5.5.3 重构阶次的确定方法

　　5.5.4 仿真信号降噪

　　5.5.5 奇异值降噪方法在监测系统信号降噪中的应用

　5.6 本章小结

第6章 电感式磨粒传感器的特性研究

　6.1 在线磨粒监测试验台

　6.2 磨粒形态对测试结果的影响

　6.3 分辨率试验

　　6.3.1 磨粒粒度的分辨率

　　6.3.2 磨粒浓度的分辨率

　6.4 一致性试验

　6.5 磨粒速度对测试系统输出的影响

　6.6 在线磨粒监测系统的应用试验

　6.7 讨论与分析

　6.8 本章小结

第7章 其他磨粒在线监测传感技术

　7.1 超声磨粒监测传感器

　　7.1.1 超声的产生

　　7.1.2 超声波的特征量

　　7.1.3 超声磨粒传感器的基本原理

　　7.1.4 磨粒信号的识别

　　7.1.5 磨粒大小判别的数学模型

　7.2 基于压电石英晶体的磨粒在线监测传感技术

　　7.2.1 石英晶体微天平基本原理

　　7.2.2 石英晶体振荡器的频率特性

　　7.2.3 基于QCM的磨粒在线监测传感器的工作原理

　7.3 基于图像的磨粒在线监测传感技术

　　7.3.1 基本原理

　　7.3.2 磨粒油液两相流动特性

　7.4 本章小结

第8章 基于在线磨粒传感器的装备监测应用研究

　8.1 磨粒图像的智能识别方法

　　8.1.1 磨粒图像的预处理

　　8.1.2 磨粒图像的特征提取

　　8.1.3 基于LIJE的磨粒特征优化

　　8.1.4 磨粒智能识别方法

　8.2 基于磨粒浓度的磨损趋势预测

　　8.2.1 支持向量回归算法

　　8.2.2 浓度数据的回归估计

　　8.2.3 浓度数据的预测

　8.3 基于磨粒产生速率的装备磨损状态诊断模型

　　8.3.1 AR模型的建立

　　8.3.2 模型的定阶

　　8.3.3 模型的检验

　　8.3.4 基于AR模型的诊断方法

　8.4 本章小结

第9章 结论

参考文献