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第1章 绪论1

1.1摩擦学及其发展概述1

1.2摩擦学系统的构成及其发展历程4

1.3摩擦学系统状态辨识的内涵6

1.3.1数据采集6

1.3.2特征提取6

1.3.3状态辨识10

1.4摩擦学系统状态辨识的发展趋势14

参考文献15

第2章 摩擦学系统状态特征18

2.1摩擦学系统状态的基本特性18

2.1.1系统依赖性18

2.1.2时间依赖性19

2.1.3多学科耦合性19

2.2摩擦学系统的系统特性和状态特性21

2.2.1系统特性21

2.2.2状态特性21

2.3摩擦学系统状态特性的描述方法22

2.4典型摩擦学系统状态特性产生机理分析23

2.4.1内燃机磨损机理分析23

2.4.2齿轮箱磨损机理分析26

2.4.3船舶艉管系统磨损机理分析26

2.4.4疏浚作业器具磨损机理分析27

参考文献29

第3章 摩擦学系统状态模拟试验研究31

3.1摩擦学系统状态试验设备31

3.1.1摩擦磨损试验设备31

3.1.2磨粒分析设备37

3.2典型摩擦学系统状态试验44

3.2.1缸套-活塞环摩擦副摩擦磨损试验44

3.2.2滑动轴承摩擦磨损试验51

参考文献55

第4章 摩擦学系统状态现场监测及船舶机械应用研究57

4.1摩擦学系统状态现场监测57

4.1.1现场油液监测系统的设计57

4.1.2现场油液监测系统的实施60

4.2摩擦学系统状态远程监测与诊断62

4.2.1摩擦学系统远程状态监测与诊断系统的设计63

4.2.2摩擦学系统远程状态监测与诊断系统的实现64

4.2.3应用实例70

4.3船舶柴油机摩擦学系统运行状态试验71

4.3.1监测试验对象概况71

4.3.2监测试验方案设计71

4.3.3监测实验数据分析74

参考文献87

第5章 摩擦学系统状态特征描述88

5.1基于磨粒特征的摩擦学系统状态特征描述88

5.1.1磨粒的形态边缘特征88

5.1.2磨粒的表面纹理特征90

5.1.3磨粒的颜色特征91

5.1.4磨粒的大小特征91

5.1.5磨粒覆盖面积的主要特征94

5.2基于油液监测的摩擦学系统状态特征描述95

5.2.1油液监测技术95

5.2.2油液监测主要方法96

5.2.3油液监测的数据构成97

5.3基于信息融合的摩擦学系统状态特征描述101

5.3.1判别模型构造101

5.3.2判别分类计算102

5.3.3状态判别模型的应用105

5.4基于可拓理论的摩擦学系统状态特征描述110

5.4.1可拓模型及物元理论110

5.4.2基于可拓理论的摩擦学物元模型构建111

5.4.3应用实例113

参考文献116

第6章 摩擦学系统状态辨识方法研究118

6.1基于神经网络的摩擦学系统状态辨识118

6.1.1 BP神经网络模型118

6.1.2基于BP神经网络的磨损形式辨识121

6.2基于D-S证据理论的摩擦学系统状态辨识126

6.2.1 D-S证据组合理论126

6.2.2基于D-S证据组合理论的摩擦学系统状态辨识128

6.3基于可拓范例推理的摩擦学系统状态辨识131

6.3.1范例推理的基本理论131

6.3.2基于范例推理的摩擦学系统状态智能评价137

6.4基于集对分析的摩擦学系统状态辨识149

6.4.1集对方法分析149

6.4.2基于集对分析的摩擦学系统状态辨识模型建立151

6.4.3基于集对分析的摩擦学系统状态辨识模型实例应用153

6.5基于置信规则推理的摩擦学系统多状态辨识158

6.5.1置信规则推理方法158

6.5.2置信规则推理的摩擦学系统多状态辨识框架162

6.5.3置信规则推理的摩擦学系统多状态辨识应用实例163

参考文献176

第7章 摩擦学系统状态的知识获取与表述179

7.1基于经验的摩擦学系统状态辨识知识获取179

7.1.1摩擦学系统状态辨识中的经验知识179

7.1.2应用实例——滑动轴承摩擦学系统状态辨识知识190

7.2基于试验数据的摩擦学系统状态辨识知识获取192

7.2.1摩擦学系统的贝叶斯网络构建方法192

7.2.2基于信息论的摩擦学系统贝叶斯网络构建方法193

7.2.3应用实例195

7.3基于实例的摩擦学系统状态辨识知识获取207

7.3.1摩擦学系统的决策树构建方法207

7.3.2应用实例209

7.4基于产生式规则的摩擦学系统状态辨识知识表示、存储与利用218

7.4.1存储结构设计220

7.4.2规则知识的匹配利用222

参考文献227

第8章 摩擦学系统状态预测230

8.1摩擦学系统状态特征参数在线预测230

8.1.1在线预测模型基本原理230

8.1.2基于时间序列的摩擦学系统特征参数趋势预测234

8.1.3基于小波神经网络的摩擦学系统特征参数趋势预测236

8.2摩擦学系统磨损状态预测239

8.2.1基于集对联系度的摩擦学系统状态预测方法239

8.2.2滑动轴承磨损状态预测241

参考文献244

索引246