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