盘式制动器是机械设备最主要的安全保护装置，其制动性能好坏直接影响生产效率和人身设备安全，而制动器摩擦状态作为制动性能最直接的体现，对其进行状态监测是进行制动器故障诊断的重要依据。目前，制动器故障诊断主要集中于对液压系统、闸瓦间隙、空动时间等非摩擦状态量的监测分析，而对制动器摩擦性能的研究也都局限于摩擦因数、磨损率等静态摩擦量，不能准确反映制动过程的动态摩擦特征。因此，研究制动器动态摩擦特征的提取方法，并基于此开展盘式制动器摩擦故障特征提取与模式识别研究，可为制动器摩擦故障诊断与预报提供理论基础，对于提高制动器制动效能与制动可靠性都将具有重要的理论和实用价值。本文在国家自然科学基金的资助下，以盘式制动器作为研究对象，对制动过程摩擦状态量进行了动态特征提取，并基于动态摩擦特征参数研究了制动器摩擦故障的特征提取与模式识别方法。首先，针对现有盘式制动器模拟制动试验设备的不足，以汽车盘式制动器为工程背景，设计并搭建了盘式制动器模拟制动试验台，并基于此试验台设计了制动摩擦试验。其次，利用统计理论、数据拟合、小波分析等多种数据处理方法，对制动过程中的摩擦因数、摩擦面温度等主要摩擦状态量进行了数学分析及变换处理，提取了动态摩擦特征参数集（包括：摩擦因数急升结束点、摩擦因数趋势系数、摩擦因数均值、摩擦因数稳定系数、摩擦因数能量系数、摩擦面平均温度、摩擦面最大温度等），建立了制动器动态摩擦特征提取方法。再次，开展制动摩擦试验，研究了制动工况（制动初速度和制动压力）对动态摩擦特征的影响。最后，对制动器摩擦故障进行定义与分类，并基于制动器动态摩擦特征提取方法，提取了摩擦故障特征参数（包括：摩擦因数均值、摩擦因数稳定系数、擦因数突变系数、摩擦因数趋势系数、摩擦因数主能量系数、摩擦面最大温度、摩擦面最大温度时间值等）；建立了摩擦故障模式识别的BP神经网络模型，并通过VB和MATLAB编写故障模式识别软件系统，对摩擦故障进行模式识别仿真试验，取得了良好的识别效果。研究表明，本文提取的动态摩擦特征参数集能全面、客观的表征摩擦状态；基于动态摩擦特征参数提取的摩擦故障特征能作为制动器摩擦故障模式识别的有效指标；基于BP神经网络建立的摩擦故障模式识别系统具有较高的准确率。