另外，国外除了以上对材料进行的摩擦磨损的研究外，还可以从国际上召开的一系列会议上得到体现。从1977年首次召开专门涉及磨损领域的国际材料磨损会议来讨论和交流磨损研究的进展，每2年召开一次。

国内研究现状与发展

  油液分析技术自上世纪70年代被引进我国以来，在机械设备的工况监测和故障诊断等领域得到长足的应用并取得的很好的效果，在研究柴油机零部件的摩擦磨损方面也已经显示出了巨大的作用。国内很多专家和学者通过运用油液分析技术监测柴油机的运行工况的摩擦磨损信息，结合不同的数学方法和技术手段，己经形成了一套科学有效的分析方法，在柴油机零部件磨损研究领域积累了丰富的经验，为今后开展此领域的研究工作起了很好的借鉴作用。

  油液监测技术的产生和成功应用都离不开人们对磨损的认识，油液分析技术在机械设备磨损研究领域中的应用主要是集中在根据分析机械润滑油中的磨损数据信息，对数据进行分析和规律探究，运用数据规律讨论、建立数学模型、磨粒图像分析和计算机信息和网络技术等方法对机械磨损进行研究和讨论。

  上海交通大学的霍华教授、李柱国教授等应用信息嫡及模糊嫡聚类算法对内燃机油液监测数据进行处理，得到了表征设备磨损状态的主要特征量，并根据系统输出的数据序列间的Shannon互信息，较为简化地表征系统内部因素间的相互联系程度，提出了将互信息作为监测设备磨损状态变化的重要指标的监测方法，可以准确而敏锐地表征系统的变化，为应用光谱分析等方法监测设备磨损的状态提供了一种重要的分析手段[2]。

  石油大学的赵雪红、张来斌博士等在柴油机磨损状态评价中，为了准确的识别柴油机的磨损状态，实现设备的“视情维修”，将柴油机的磨损状态分为轻微磨损、正常磨损、异常磨损和剧烈磨损状态4个等级。采用油液分析技术中的铁谱分析和光谱分析技术监测柴油机的磨损状况，选取光谱磨损元素的含量和3个定量铁谱参数作为输入参数，应用BP神经网络对柴油机的磨损状态进行自动识别。结果表明，将BP神经网络应用到基于铁谱和光谱联合监测的磨损状态评价体系中，可以准确地评价柴油机的磨损状态级别，具有一定的智能化[3]。

  武汉理工大学的严新平教授、周新聪教授、赵春华博士等把信息技术和网络技术运用到油液监测方面，运用计算机软件对油液数据进行分析，在一定程度上提高了油液分析的速度和精确度，从而对磨损进行更好的预测和计算，在此领域收到很大效果。

  对于磨损规律方面的研究，很多专家学者进行了大量的相关试验来描述磨损规律并计算磨损量。中国科学院金属研究所的何大雄等用磨损机制图来描述磨损机制，从而估算磨损率和磨损趋势。

目前存在的问题

  目前，国内外的柴油机生产厂家在作柴油机可靠性试验时，一般都只是测试柴油机的使用性能方面的问题，当然在测试过程中，也会抽取一定的柴油机润滑油进行油液分析，以确定柴油机各种摩擦零部件的摩擦磨损情况，但是由于不同型号的柴油机使用环境不同论文网，其使用寿命和结构设计也不相同，因此具有不同磨损规律。特别是对于柴油机在某一磨损阶段，比如正常磨损阶段的某一时间段内的磨损规律的研究还涉及的很少，因为，此试验需要大量的时间花费和经济消耗，即使这样，也不一定能达到预期的试验效果。

  油液监测技术的产生和成功应用都离不开人们对磨损的认识。磨损与机器的失效紧密相关，而磨损行为的复杂性和缺乏统一的理论和数学模型。主要原因在于磨损具有系统依赖特性而不仅仅是材料特性，而且磨损不仅有其自身的独特性，通常在微观水平上具有多种失效模式(如断裂、疲劳等)相互作用以及磨损状态变化的各种机理之间的相关性。磨损涉及物理、化学、机械学、摩擦学、力学、传热学等学科范围而且在生产实际中磨损又普遍存在，因此开展了各个方面的磨损研究工作。由于磨损的复杂性，要认清现象、获得概念、进行设计和控制磨损，首先要解决的就是磨损状态的监测技术问题。磨粒分析是油液监测技术中最主要的组成部分，而工业设备状态监测实践表明:对磨损颗粒的在线监测是保证在不停机条件下对设备进行监测的最为有效的方法之一，是磨损监测技术发展的方向之一。这样看来，柴油机可靠性试验中对磨损情况进行研究和评价便能克服油液监测技术中的很多客观误差成分，有必要根据这一试验对柴油机稳定磨损阶段的磨损情况进行研究。