随着科学技术的进步和新时期军事战略的需求，装备更新换代的速度逐步加快，各种新型复杂机械装备相继列装和部署部队，使得对状态监测和故障诊断技术的要求越来越高。油液分析因其实用性强和简捷有效的特点而被广泛应用到油品分析以及设备润滑系统磨损监测，同时也应用于摩擦学系统状态监测和故障诊断及视情维修方面。然而目前在实际应用当中，监测系统的核心数据特征提取理论和方法还不尽完善，而且在诊断过程中对专家的依赖性较强，这样便导致最后的诊断结果不准确，针对性也较差，同时缺乏普遍性，这些问题成为推广油液检测技术的绊脚石。因此，本文根据油液检测的数据和特种车辆的磨损特点，提出一套完整的油液监测信息的分析与处理技术，不仅增强了油液检测信息的监控能力，还有利于提高故障诊断的准确率。本文以某型特种车辆为期半年的里程式全生命周期的油液监测采样数据为研究对象，根据各项检测数据和特种车辆的磨损特点，提出相对度极差数学模型和梯度数学模型构建多维故障评价指标体系。为全面的判断特种车辆运行状态奠定基础。由于建立的参数体系维数比较高，对后期的评价模型的建立和运算带来很大困难，基于因子分析理论对高维的参数体系进行降维预处理，既降低了参数的维数，又不丢失原来数据的信息，并且结合车辆机械结构和故障特征命名各公因子，依据公因子对综合传动进行磨损状态分析。本文以模糊集理论为研究基础对车辆磨损技术状态进行综合评价。本方法既能够定量考虑各状态指示参数的变化，又能结合给定的界限值综合而全面的评价装备的磨损技术状态，为装备的视情维修，预防维修提供了理论依据，克服了传统单一评价的不足及评价时主观因素的影响，为智能判断车辆的磨损情况以及故障诊断提供理论依据。