1.一种缸套-活塞环磨合状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)确定影响缸套-活塞环磨合状态主要因素的工况参数，包括载荷、速度和温度；确定每个工况参数的水平个数，选定正交试验方案进行试验设计，进行台架磨合试验，实时采集摩擦系数信号，并记录磨合时间；将试验数据作为训练样本和测试样本，对所有样本数据采用贝叶斯归一化法的trainbr函数进行归一化处理，将载荷、速度和温度作为三个输入层节点，将摩擦系数和磨合时间作为两个输出层节点；

(2)确定BP神经网络的结构层数，建立基于改进的变梯度SCG算法的BP神经网络模型；

选择sigmoid函数作为隐含层传递函数，pureline函数作为输出层传输函数，trainscg函数作为训练函数，learndm函数作为学习函数，msereg函数作为误差性能函数；根据预测精度要求，设定误差和阈值；

(3)利用训练样本数据训练建立的BP神经网络模型，并对训练样本进行滚动累积，使建立的神经网络模型具备学习记忆功能；

(4)根据隐含层节点数的范围，重复步骤(3)，训练过程中逐渐增加隐含层节点数，当训练过程中达到目标误差所需的步数相对较少时，对应得到隐含层的最佳节点数；其中，隐含层节点数的范围根据下式确定：上式中，n为隐含层节点数；ni为输入层节点数；no为输出层节点数；a为1～10之间的常数；

(5)利用测试样本对训练后的神经网络模型进行测试，通过对输入节点正向计算与误差的逆向传播逐层调节各层权值和阈值，调整误差直至满足预测精度要求；

(6)将需要预测的工况参数输入神经网络模型，输出对应的预测结果，对预测结果进行反归一化处理，即获得对应的磨合状态信息参数预测值。