磨损是造成机械故障的主要因素之一,给国民经济的发展和人民群众的生命安全都带来了极大的危害。以铁谱技术为代表的油液监测技术是研究设备磨损的有效方法,能够对设备的磨损状态进行监测并诊断设备的故障。当前,为了满足设备集成化、大型化、智能化发展趋势对设备安全性及可靠性的要求,学者们在积极研发新型监测装置的同时也在数据分析的手段上不断的进行探索,针对数据趋势分析来预测设备磨损状况就是其中的方向之一。论文介绍并分析了当前磨损趋势分析领域常见的时间序列、灰色理论、人工神经网络等方法的原理、应用,并以此为基础提出了基于油液监测的设备磨损状态趋势分析的方法。论文研究并探讨了磨损磨粒、磨损机理及这两者代表的设备磨损状态,并以此为基础建立了特征磨粒、磨损机理和磨损状态的对应图表。在验证实验中,以齿轮减速箱的齿轮磨损作为研究对象,在实验过程及数据获取无误的前提下分别对实验中出现的各种特征磨粒进行趋势分析,并通过磨粒的变化趋势来判定该类型磨损机理的作用程度和发展趋势,以此为基础判定设备磨损的状态。此后,通过将设备磨损过程中所有异常磨粒的趋势分析来判定设备磨损过程中各磨损机理的作用程度和变化趋势,进而对设备的磨损状态进行预测。此后,首先利用后续的监测数据对前文论述进行验证,同时通过实验室中常规的基于定量分析的趋势分析对设备磨损状态的预测方法进行进一步的检验,最终的结果表明,本文论述方法在设备磨损状态的判定和预测上效果良好。