作为机械设备摩擦学系统状态监测、故障诊断及视情维护的重要手段,油液分析简捷有效、针对性强,尤其对于润滑系统设备磨损及油品状态的监测。目前,随着油液监测应用领域日益广泛、程度逐步加深,对其核心信息(如光谱分析、铁谱分析信息)的特征提取、知识发现成为油液分析研究的重难点。当前已经应用到实际的监测系统,在数据的特征提取方面没有考虑到采样和分析时“噪声”(数据干扰)的影响,在选择监测手段及其属性时主观性较强,诊断时过分依赖专家,往往不可避免地导致分析和诊断的精确性、针对性、普遍性不够,严重阻碍了油液监测技术的有效推广。鉴于此,本文根据机械设备磨损的特点,结合油液监测手段及检测信息的特点,从信息层及其特征层的多个角度研究设备磨损和油品的关键特征,建立了一套较为完整的油液监测多技术多属性综合集成分析与诊断体系及专家系统。实践表明,该系统提高了油液检测信息变化过程的监控能力和故障诊断的准确率。实践方面,根据本文的研究,为上汽基金合作者——上海通用汽车公司大型自动冲压线建立了一套较为完整的关于磨损和油品的分析与诊断标准,形成了多技术多属性综合集成分析专家系统,为其润滑系统提供了油液分析的技术支持,确保机器的正常运行,并从故障诊断及其预防角度达到可观的效果和经济效益。本文在完善传统理论和方法方面取得了突破,并在探索新理论、方法方面进行了研究,取得了成果。根据油液监测手段及其检测信息的特点,应用层次分析法、奇异值分解、小波包分析、K-means聚类、粗糙集等理论和方法较为全面地对油液监测信息进行处理,提取特征、发现知识,丰富并发展了新的油液信息处理技术。通过对油液监测手段及其检测信息与润滑系统磨损和油品相关性的深入分析,结合专家经验,应用层次分析法分别建立了针对磨损和油品的油液分析手段及其属性权重模型,形成包含各专家偏好信息的判断矩阵,通过奇异值分解,充分利用反应所有偏好信息的左右特征向量,获得了油液综合分析时监测手段及其属性在反应设备磨损状态和油品时的权重排序,从而解决了油液综合分析时监测手段及其关键特征属性的选择这个原来仅凭经验判断的问题,使油液分析有章可循,针对性、诊断力增强,为油液分析诊断标准的建立做好了准备,并在实际项目中得到了验证。关于光谱分析磨损状态和油品状态诊断准则的建立,指出并验证了常用的传统三线值法边界特征过大的不足,提出了改进的方法——改进三线值法,即在用小波包降噪原监测信号后,应用降噪过程确定的更为合适的小波函数,分解降噪信号得到关于磨损状态和油品状态的稳态信息和奇异信息,并从中提取特征。在聚类特征方面,通过K-means法聚类降噪信号得到轮廓特征和质心特征。这样联合改进三线值法得到的边界特征,获得多线值特征,建立判断准则。通过应用对比,突出了利用原始检测信息的传统“三线值”法的不足,反衬了多线值法更有效、更有实际意义。另外,从边界特征、聚类特征、属性在信息层和特征层的相关性这三个方面证明了降噪的必要性。根据应用层次分析法获得的、分析铁谱各种颗粒信息关于判断磨损状态和油品时的优先权重,结合粗糙集在不完备信息和决策表的应用以及设备的摩擦学特性,建立了基于分析铁谱的知识挖掘模型,通过对分析铁谱信息进行属性约简知识挖掘,简化了磨损状态和油品状态决策系统的关键属性,得到了具体简洁的诊断规则。最后,根据机械设备润滑系统状态监测的客观需要,深入分析各油液监测手段的优缺点、监测信息间的关联性以及不同监测手段组合的功能,建立了多技术多属性综合集成分析与诊断体系。应用之前所提的方法和获得的规则,及融合案例推理和规则推理的智能集成推理,形成了融合深浅知识的专家系统。通过在该汽车公司一条冲压线八台冲压机、上海外高桥船厂八台空压机的三年实践,不断反馈修正,该专家系统分析诊断能力得到增强、完善,具有操作简单、可在单机、网络并行应用的特点,且具有远程性,为油液分析提供远程诊断的桥梁及向在线式发展的优势。