现代的设备管理体现在设备的终身服务中，包括设备运行、状态监测、故障诊断、趋势预报、决策维修等，所采用的技术手段及分析方法有几十种之多，并向着智能化、综合化和网络化发展，全面更新了原有的管理概念。高级精密的设备监测、诊断、分析仪器及高水平的管理技术人员，已成为现代化企业重要且不可缺少的组成部分。 油液分析技术凭借其一些显著的优点如比振动与噪声监测能更全面地反映设备的故障和技术状态，并能更早地发现和预报故障，已经成为目前磨损检测和诊断中的一项极为重要的技术而被广泛用于矿山、港口、航空、军事等不同领域。 然而油液分析周期较长、成本较高，多数情况下是离线分析的，其数据常常要少于采用别的方法获取的数据，因此专门研究贫信息和少信息的灰色系统理论在油液监测中得到了应用。本文正是通过灰色不等距预测模型的研究、灰色关联分析方法的研究以及磨损状态、磨损模式贡献顺序的灰靶分析研究，充实灰色系统理论的内容，拓宽灰色系统理论有关方法、模型在油液监测中的应用范围，从而推动油液分析有关理论和技术的发展。 灰色预测模型具有要求样本数据少、计算方便、预测精度较高并且可对结果进行校验等优点，因此被广泛应用。传统的GM(1，1)模型只适用于等间距序列的建模预测。实践中，经常会遇到不等间距的情况，于是一些不等距灰色建模方法被提出来，不过难免有些缺陷。其中一般累加生成差分UGM(1，1)模型中平滑值是一种等权生成，不符合数据的实际情况，因此作者在该模型的基础上提出一种平滑值权值寻优生成的RUGM(1，1)模型，使预测精度提高了10﹪以上，同时计算量并未明显增加。还通过实践指明UGM(1，1)模型应用中的一些条件及注意事项，并给出了一些建议。 现代机械设备越来越庞大、系统越来越复杂，在实施状态监测与故障诊断时往往需要进行系统构成因素分析，其中由于灰色关联分析不需要大量数据、对数据分布也无要求的优点而被广泛采用。文中通过应用邓氏关联度和一种加权关联度模型的实例分析说明灰色关联分析要优于一般的关联度计算模型，同时根据分析结果指出通过关联度分析，可以进行故障诊断时的因素间相互印证或少信息时的状态推判，也可以为了减少监测成本而略去部分指标的检验。 针对目前的灰色关联分析模型多数得到的是由非负值组成的关联序，不能真实表达事物因素间正相关、负相关情况的缺陷，作者建立了一种能够较好描述因素间正相关、负相关情况的关联分析模型即DS型灰色关联模型，并证明了该模型满足灰关联的四个公理，实践也验证了该模型的有效性和优点。 故障诊断中往往没有标准故障模式或者标准序列，而应用灰色关联分析模型计算分析时必须存在一个已知序列作为参考，这限制了关联分析模型的应用，对此，作者引入灰色系统理论中新近出现的灰靶理论，采用油样的分析铁谱监测结果作为分析指标，进行设备磨损状态的评判和磨损模式对设备磨损的贡献顺序分析，研究表明灰靶理论可以有效地用于油液分析中；通过研究得出了灰靶理论应用的一些条件并提出了一些建议，如应选择能集中反映研究对象中各种因素相互作用及影响的综合结果的指标进行分析等。为了将定性的分析铁谱结果量化，文中还提出一种有效地量化分析铁谱结果的方法，综合考虑了磨粒的形貌、尺寸、数量和成分，为铁谱分析的数字化、计算机实现提供了一种新的途径。 文中还选择油样的直读铁谱分析结果作为分析指标，应用灰靶理论进行基于柴油机磨合规范优化的磨合油的优选，计算结果和实际结果一致。 状态监测与故障诊断研究需要实际的设备支持。作者将前人的研究成果和本文的研究成果结合起来，参与了上海通用汽车有限公司冲压生产线等设备的故障诊断，研制的《SGM冲压线状态监测、故障诊断体系》已经在该公司成功，系统的可靠性及故障诊断准确率都得到了有关专家的充分肯定。 最后作者对全文的研究工作进行了总结，总结了本文研究所取得的一些突破性内容，同时分析了基于本研究需要进一步探讨的问题和方向。