光谱分析的数学方法

        装备的油液光谱分析数据中蕴含着丰富的信息，这些信息与装备的状态密切相关。如何把这些信息正确、全面的提取出来，对装备的磨损状态做出正确的诊断，是光谱油液分析方法所要解决的问题。

       对光谱分析数据的处理包括以下几个方面：

      1、每种磨损元素浓度值大小的评价。浓度值的大小与装备中某种摩擦副磨损量的多少有直接关系，因此浓度值是评价装备磨损状态的一个重要考虑因素，通常用该型号装备的浓度界限值对分析油样的浓度值进行评价。

       2、磨损元素的浓度值随装备运行时间或行驶时间或行驶里程变化，相邻两次取样间隔的单位时间或行驶里程内的浓度变化量称为梯度，它表示装备中某种摩擦副的磨损率，是反映装备磨损程度和趋势的重要指标。

       3、应用油液分析数据提供的信息，进行浓度信息和梯度信息的综合评判，从而对装备所处了磨损状态进行更准确的判断。

       4、预测装备润滑油中磨损元素浓度的变化趋势，结合先前制定的界限值进行磨损趋势预测。

       然而，在很多机械装备的实际工作中，由于影响机械零件磨损的因素很多，如载荷、温度、速度、、两个磨损表面的形貌以及润滑油的理化性能等，加之实验误差的影响，因此，从实验所得的磨损量曲线不可能是一条光滑曲线，一般会出现一些波动。所以，对于一个实际磨损过程，在其稳态磨损阶段，一般有两部分组成，即线性增长的确定性部分和沿着线性趋势变化的随机部分。他即表示系统的磨损已由一个状态变化到另一个状态。