摩擦表面的形态特征对于分析零件的摩擦学特性有着重要作用,其中摩擦表面的磨损程度、磨损形式以及润滑状态都直接影响零件的正常工作寿命,因此针对摩擦表面形态特征的研究至关重要。本文采用多重分形去趋势波动分析方法分析了不同载荷下摩擦表面的形态特征,通过分析多重分形参数以及广义赫斯特指数与不同摩擦表面磨损特征的关系,提取了识别不同磨损形式的特征用于机器学习分类,计算了磨损形式在摩擦表面中百分比并进行了试验验证。应用多重分形谱及谱参数和广义赫斯特指数分别对高温自润滑摩擦表面形貌进行分析,从表面形貌特征变化和磨损表面纹理特征两个方面,研究了不同磨损试验时间点的摩擦表面形貌演变规律。通过采用多重分形去趋势波动分析方法,对由试验得到的不同载荷下黏着磨损和磨料磨损盘试样表面采集的数据进行分析计算,并利用计算得到的多重分形谱参数和广义赫斯特指数对犁沟形、凹坑形等磨损表面纹理特征进行分析,得到了能够表征摩擦表面磨损形式特征的广义赫斯特指数;用主成分分析法对广义赫斯特指数进行降维,提取了作为机器学习模型的输入特征,建立了磨损形式识别分类模型,并计算了摩擦表面磨损形式的所占面积百分比;提出了一种三维支承长度率方法,分析了两种磨损形式的磨损表面形态变化。研究表明:在不同载荷工况下,具有多重分形特性的黏着磨损表面的平均广义赫斯特指数大于磨料磨损表面的平均广义赫斯特指数,说明广义赫斯特指数可作为区分磨损表面犁沟类和凹坑类纹理特征的指标。通过磨损形式识别分类模型的分类,以及磨损形式所占百分比的计算,并与磨损显微图、表面三维形貌以及基于稳健高斯滤波的多尺度分析结果对比,验证了使用磨损形式识别分类模型分类后,所计算的磨损形式百分比具有一定的准确性。此外,根据三维支承长度率标准差的形态特征的分析可知,磨料磨损和黏着磨损在磨损过程中表面三维支承长度的变化与表面纹理有关。基于多重分形去趋势波动分析方法对不同温度下高温自润滑摩擦表面形态的演变规律进行了研究。通过摩擦系数和磨损量确定了高温自润滑材料的最佳温度工况。利用多重分形谱和谱参数分析了不同磨损试验时间点高温自润滑摩擦表面形貌的变化,确定了对应的磨损阶段。计算了不同磨损试验时间点磨损形式面积的百分比,分析了高温自润滑摩擦表面的表面纹理特征,讨论了高温自润滑摩擦表面形貌磨损形式的演变规律及磨损机理。