活塞-缸套组件是内燃机的重要组成部分,长期处于高速、高负荷、强冲击的工作环境中。活塞-缸套组件的润滑状态直接关系到整机的运行效率、运行可靠性与设备使用寿命等。因此,实时监测活塞-缸套间的润滑状态对发动机节能增效,减少振动,增加使用寿命等方面具有重要意义。活塞缸套间的油膜厚度直接影响活塞缸套组件的润滑状态,对油膜厚度进行实时的监测,能够实时反映出活塞缸套的润滑状态。为了实现内燃机活塞-缸套组件润滑状态的非介入式监测,本项目提出一种通过分析振动响应,识别提取特征参数,建立用于预测油膜厚度的预测模型,实现摩擦副间润滑状态监测的方法。首先,建立考虑缸套振动的活塞-缸套动力学与活塞裙部流体润滑的耦合模型,采用Broyden算法对耦合模型进行求解计算,最终可以得到缸套瞬态响应以及缸套振动响应结果。然后,对单缸柴油机进行了结构改造,使用超声波测厚法测量了不同条件下活塞与缸套间的油膜厚度。为研究润滑油膜动力学特性对敲缸振动响应的影响与建立非介入式活塞-缸套润滑状态实时监测模型提供基础。最后,通过时频分析切割剔除无关信号的干扰,基于物理信息制定振动响应特征的降维筛选规则,研究了基于振动信号局域特征分析的活塞-缸套间油膜厚度预测方法。对内燃机运行工况、润滑油膜厚度等因素引起的缸套振动响应特性和润滑状态变化进行了识别与监测。结果表明,交叉验证Lasso算法所提取的振动特征值与油膜厚度间存在显著的相关性,除了个别工况外,油膜厚度预测结果的相对误差绝对值能保持在10%以内,平均相对误差为6.8%,满足预测精度。根据稳态与瞬态工况的验证,所建立的预测模型的相对误差也均在10%以内,进一步验证了油膜厚度实时预测模型的实用性。