(1)指出故障发生的部位；

    (2)确定故障的类型；

    (3)解释故障产生的原因；

    (4)预告故障恶化的时间。

    其中，铁谱技术以其对磨粒分离的简便性，沉积的有序性，观测的多样性以及对大磨粒的敏感性等优点而在机械设备状态监测与故障诊断中得到了广泛应用。

    一、齿轮箱磨损状态监测的应用

    齿轮传动是机械系统中应用最广、最重要的组成部分之一，它的运行状态将直接影响机械系统的工作状况。近年来，铁谱诊断技术在齿轮磨损状态的监测与故障诊断方面应用较多，也较为成功。

    图1是齿轮传动的工作状况及对应的齿轮失效形式。图中横坐标是齿轮工作线速度，纵坐标是齿轮工作载荷（或扭矩），这两个参数的大小变化将决定齿轮的工作状况及其主要失效形式。

    (1)在过载磨损线的左侧，齿轮磨损是因低速重载的工作条件造成齿面润滑油膜破裂而产生的。此时生成的磨粒为尺寸很大的片状游离金属磨粒，但因速度低，故没有表面擦伤或发热而产生氧化的痕迹。

    (2)在齿面速度较高时容易形成润滑油膜，因此可以承受较高的工作载荷。但超过疲劳点蚀线就会在齿轮节线附近产生疲劳点蚀磨损。载荷更高时，如果超过一定限度还会造成轮齿折断。

    (3)如果齿轮工作速度增大，进入擦伤线的右侧，就会产生严重的擦伤或胶合磨损。此时，因为齿面润滑油膜破裂造成齿面拉毛，伴随着严重的发热，会出现明显的表面氧化磨损。

    (4)无论是疲劳点蚀还是擦伤磨损一旦发生，磨粒的产生速率就会增加，并使齿轮润滑油中的磨粒浓度很快升高。

 
图1  齿轮传动的工作状况及失效形式

    采用分析式铁谱技术对磨粒进行观察分析，对于识别磨损类型十分有效。通过铁谱技术的监测与诊断，可以预报齿轮传动异常磨损的发生和磨损状态的转变。

    图2是美国安德森等人采用铁谱技术监测一齿轮箱磨损状态的结果图。图(a)、(b)和（c）分别为大、小磨粒铁谱读数DL、Ds和磨损烈度指数Is与齿轮工作时间的关系曲线。从图中可以看出，在齿轮箱磨合时表现出较高的磨损率，随着齿轮箱磨合过程结束，磨损率下降并趋于稳定，在齿轮箱进入破坏性磨损期时其磨损率又迅速增大。

    根据国内外铁谱研究者应用铁谱技术对齿轮传动磨损状态的监测表明，齿轮传动按运动寿命可分为磨合磨损、正常磨损和异常磨损（非正常磨损）三个阶段。异常磨损又可进一步分为过载、过速和疲劳三种类型。每个阶段和每种类型均会产生特定的特征磨粒，因此可从磨粒的尺寸、尺寸分布、数量、成分和形貌等方面识别不同的磨损阶段和类型。

       (1)磨合磨损

 
图2  齿轮箱寿命试验DL、Ds及Is与时间t的关系

    齿轮磨合过程是机加工表面向光滑表面转化的过程。带有加工划痕表面的磨合，会产生细长的游离金属磨粒，通常磨粒的长宽比约为5：1。磨粒的实际尺寸和厚度取决于轮齿表面的粗糙度，即加工划痕的几何形状。磨合磨损与正常磨损相比，磨粒数量大约多2倍，且大磨粒与小磨粒的数量比较高。   (2)正常磨损

    大量的齿轮正常磨损磨粒是薄片状的游离金属磨粒，通常长宽比为2:1，长度与厚度比为10：1。磨粒的尺寸范围在长度方向低于15μm，而大部分在2μm以下。

    (3)疲劳磨损

    齿轮疲劳剥落磨损的磨粒是表面光滑的片状游离金属磨粒，其长宽比约为6:1，长度与厚度之比约为5:1。磨粒的尺寸范围在长度方向可达150ttm。大于15μm的大磨粒主要落在15～25μm的范围内。大磨粒与小磨粒（＜2μm）的数量比很高，约为1:50或更高。磨粒的总量大约是正常磨损时的3~5倍。

    (4)过载磨损

    低速齿轮的过载磨损磨粒是片状的游离金属磨粒，其长度与厚度比约为10:1。磨粒尺寸范围在长度方向可达1mm，这取决于过载程度。初始过载时产生150μm或稍小的磨粒。大磨粒与小磨粒的数量比随载荷增加而加大，磨粒总量大大高于正常磨损，磨粒表面常显出滑动的擦痕。

    (5)过速磨损

    过速会造成轮齿的擦伤或胶合，产生的磨粒是游离的金属片粒，带有一些表面氧化的迹象。长度与厚度比约为10:1，磨粒的尺寸范围为150μm下，大磨粒与小磨粒的数量比较低，为1:500或更低，磨粒的总量比正常磨损时大。

    二、柴油机磨损状态测的应用

    柴油机磨损状态的铁谱监测，目前已应用于铁路机车、船舶、舰艇等方面。柴油机是一种摩擦副多、润滑状态复杂、工作条件恶劣（高温、往复、变速）、使用材料种类多的机械设备。据统计，一台6缸柴油发动机竟有摩擦副600对以上，而每一对摩擦副的润滑状态又随着运转参数的变化而变化。长期以来，柴油机的磨损，特别是柴油机中三大摩擦副（缸套一活塞环、凸轮一挺杆、曲轴一轴承）的磨损一直是影响柴油机性能和使用寿命的关键问题。因此，研究在不解体、不停车的情况下对柴油机润滑油定量抽样检查，以监测其磨损状态、预防和诊断机械故障、提高运行可靠性，具有极其重要的意义。

    目前应用铁谱技术来监测柴油机的磨损状态和进行故障诊断，其实际应用主要有如下几个方面。

    1．分析柴油机的磨损类型和识别磨损部件

    通过铁谱片加热法，目前，已能分析柴油机的磨损类型和识别其磨损部件。例如，用某台船用柴油机油样制备的铁谱片，经加热330℃后，其大部分磨粒呈现出草黄回火色，表明此时柴油机的磨粒是铸铁材料磨粒。经过观察，发现大部分磨粒已经被严重氧化，加之在谱片加热前已见到一些磨粒有回火色斑点，这些现象表明，这是高温磨损所致，据分析可能是因润滑不良引起。此外，经监测发现磨粒的数量和尺寸比正常状态下多得多，据此说明柴油机已开始发生异常磨损。

    对该船用柴油机油样的铁谱分析还发现了严重磨损磨粒，并呈现有蓝色的回火色斑点以及大的暗金属氧化物磨粒，其表面呈灰白色，与钢磨粒加热550℃后颜色特征相同。上述现象表明，这些磨粒在其生成过程中，它们的表面上已产生有一层厚的氧化膜，说明当时的磨损状态已进人异常情况。在取出上述油样数周后，便发生了因一个汽缸油路堵塞而使其咬死损坏的严重故障。

    2．柴油机的磨损状态监测及工况诊断

    通过定量铁谱分析可以监测柴油机的磨损状态以及设备工况的磨损率，从而给出柴油机的磨损趋势图并进行工况诊断。

    在进行机械设备状态监测时，不同的机械设备、不同的工况将会有不同的磨损趋势图。通常，通过对监测对象进行长期监测，记录特定工况条件下设备的磨损趋势图，可以制定出合理的、行之有效的正常磨损基准线和非正常磨损的监督线以及严重磨损的限制线，从而为设备的现场状态监测提供判断准则。如图3所示是取某设备稳定磨损工况阶段多次测量的IS值的平均值IS线值，取该基准线值与3倍的测量值的偏差值之和为限制线值。IS值平均值IS及偏差值S可由下式求得：

                     
 
                          图3  机械设备磨损趋势图及基准线、监督线及限制线

    某汽车制造厂利用铁谱分析方法来研究缩短汽车发动机调试磨合的时间。该厂生产的汽车发动机原先始终采用三阶段总计55min的磨合规程（冷拖20min→空运转15min→低负荷运转20min)。由于汽车生产量的迅速增长以及发动机设计与制造工艺水平的提高，完全有可能也非常有必要缩短调试磨合时间。经试验研究表明，该厂生产的发动机调试磨合规程由原来的55min缩短为35min（冷拖10min→空运转15min→低负荷运转10min），缩短了36.4%。为了检验这一暂行规程的磨合效果及探讨进一步缩短调试磨合时间的可能性，利用铁谱分析方法进行了多种调试磨合方案的试验研究，可以进一步缩短到20min，效率提高了175%。在改进过程中发现，提高零件表面加工质量和清洁度，减少污染颗粒、表面毛刺，加强零件表面清理，提高装配质量，是缩短发动机调试磨合时间的必要条件。

    三、滚动轴承和滑动轴承磨损状态监测的应用

    轴承是各类机器中的重要支承零件，它的失效或损坏将直接影响机器工作的可靠性。因此，在机器状态监测中，一直将轴承列为监测重点。

    近些年来，国内外研究结果表明，当轴承接近疲劳时，球形磨粒的大量出现以及总磨损IG＝(AL－AS)和磨损烈度指数IA＝（AL－AS)值的突然增大，可视为轴承疲劳剥落的先兆。图4是对306轴承疲劳失效过程监测出的铁谱曲线。通过研究，总结出磨损量和磨粒形态与滚动轴承疲劳失效的对应关系，并据此提出提高轴承质量的一些途径。

 
                                           图4 306轴承疲劳失效的铁谱曲线

    铁谱技术监测滑动轴承的工况也同样有效。美国Foxboro公司分析实验室取得了许多这方面的成功应用。例如，在对一台船用电动机轴承监测中，发现其油腔中取出的油样中含有大量的铜合金磨粒和铁的红色氧化物磨粒后，随后对其拆检表明，轴承止推面上的巴氏合金层已发生严重磨损。经重新浇注安装后，油样的直读铁谱读数大大降低。

    四、飞机发动机磨损状态监测的应用

    飞机发动机是一种可靠性和安全性要求极高的机械设备，因而各国都在积极采用各种先进设备对其进行工况监测。目前铁谱技术已成功地应用于监测飞机发动机的运行状态，进行故障预报。

    图5～图7是英国D. Scott等人采用直接铁谱仪监测军用飞机发动机工作状态及磨损工况的实例。其中图5是用直读铁谱仪测定的DL、Ds铁谱读数绘制的Is-t趋势图，表示飞机发动机的磨损状态及工况，图示曲线表明，No.72发动机的状态正常，而No. 21发动机异常，需拆卸检修。

 
图5   No.21、No.72发动机Is-t曲线

 
  图6  No. 72发动机累积总磨损、磨损烈度趋势

 
图7   No.21发动机的累积总磨损、磨损烈度趋势

    图6和图7是D. Scott等人采用累积总磨损Σ(DL一DS)值的“趋势分析”来预报发动机的磨损状态及工况的实例。这种趋势分析是以时间的函数标绘出发动机的累积总磨损值和累积磨损烈度值的变化曲线，据此来分析与评定发动机的磨损状态和工作状况。监测表明，当累积总磨损值和累积磨损烈度值的曲线随时间而呈稳定升高时（图6），表明发动机工作正常，处于正常的磨损状态。如果这两条曲线的斜率在某一时间迅速增加，即两条曲线出现相互靠近趋势时（如图7所示），则表明发动机已发生严重磨损。当两曲线出现交叉时，表明发动机已开始损坏。通过对两曲线的变化趋势分析，已成功进行了多台飞机发动机磨损状态及工况的分析与诊断工作。