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第1章 机械润滑理论1

1.1 流体润滑的基本概念和分类1

1.2 润滑状态2

1.3 摩擦副的组成2

1.4 雷诺方程——流体动压润滑的理论基础3

第2章 润滑系统及润滑方法10

2.1 润滑系统10

2.2 润滑方法21

2.3 润滑装置22

2.4 固体润滑23

第3章 润滑剂与添加剂24

3.1 概述24

3.2 润滑剂的基本特性24

3.3 润滑油的黏度及黏度等级25

3.4 润滑油理化性能31

3.5 润滑油添加剂33

3.6 润滑油的常用品种44

3.7 润滑油的选用48

3.8 润滑油换油期69

3.9 润滑油的变质及规范管理71

3.10 润滑脂72

3.11 固体润滑剂80

第4章 机械润滑状态诊断与摩擦学基础83

4.1 机械设备润滑系统状态监测83

4.2 摩擦学基础88

第5章 润滑诊断油样理化分析100

5.1 在用润滑油的变质及表征参数100

5.2 现场监测仪器103

5.3 油液污染度监测106

第6章 润滑诊断油液铁谱分析114

6.1 油样铁谱分析技术的发展114

6.2 分析式铁谱仪及其分析方法115

6.3 直读式铁谱仪及其分析方法118

6.4 旋转式铁谱仪及其分析方法120

6.5 在线式铁谱仪及其分析方法123

6.6 气动式铁谱仪及其分析方法126

6.7 取样技术127

6.8 磨粒分析128

6.9 磨屑群体特征分析方法138

6.10 理论磨屑群的选取141

6.11 实用磨屑群的选取151

6.12 提高铁谱分析可靠性的途径172

6.13 铁谱技术在设备状态监测中的应用173

第7章 润滑诊断油液光谱分析176

7.1 光谱分析的基本原理176

7.2 超谱M型油液光谱分析仪及其分析方法183

7.3 大磨粒检测的转盘电极过滤光谱分析法（RFS）188

7.4 车载式润滑油分析实验室及运输箱189

7.5 油样光谱分析技术的应用190

7.6 油液分析红外光谱技术193

7.7 OSA-Ⅱ全自动综合油液分析仪203

第8章 润滑诊断方法的发展205

8.1 诊断方法的分类206

8.2 诊断参数分类207

8.3 诊断方法的局限性207

8.4 诊断新方法、新理论及其应用208

8.5 基于信息论的油液监测信息处理213

第9章 机械设备状态监测、故障诊断的油液分析专家系统220

9.1 专家系统的基本结构及其建立220

9.2 基于人工智能的故障诊断方法222

9.3 ATLAS 3C专家系统简介225

9.4 基于面向对象的专家系统设计228

9.5 基于综合油液监测的大型冲压自动生产线故障诊断专家系统设计229

9.6 舰船机械设备油液分析数据库管理系统231

9.7 内燃机车专家系统设计流程234

第10章 机械设备状态监测、故障诊断应用实例235

10.1 内燃机轴承磨损过程的试验研究235

10.2 摩擦副配对材料的耐磨性试验237

10.3 ND2机车柴油机架修油液分析238

10.4 发电厂柴油机状态监测240

10.5 大型矿山设备状态监测及故障诊断242

10.6 铁路滚动轴承弹流润滑膜厚计算Gk系数的确定245

10.7 港口机械设备油液分析的定量监测246

10.8 液压系统典型故障诊断248

10.9 6L350PN船舶柴油机活塞环咬死故障的早期预报249

10.10 蜗轮减速箱磨损诊断250

10.11 汽车限速行驶状态发动机的磨损趋势诊断252

10.12 美航B707、JT3D油液光谱分析255

10.13 日航采用油液光谱分析减少发动机维修撤换数255

10.14 SGM大型冲压自动生产线液压泵失效分析256

10.15 比例三限值法的应用257

10.16 灰色系统理论在设备故障诊断中的应用259

10.17 内燃机滑动轴承失效分析与故障诊断264

10.18 机械设备状态监测、故障诊断油液分析报告示例271

参考文献276