磨损失效占机器零件的失效形式中的70％以上。磨粒隐含着机械装备运行状态的大量信息,而大磨损金属颗粒是加速大型机械设备磨损的重要因素。目前。我国在大磨损金属颗粒在线检测研究方面还比较欠缺。　　 本学位论文以研制的磨粒传感器为对象,运用电磁场原理和毕奥-萨伐尔定律等,推导出一种新型磨粒传感器的感应电动势输出模型,由此分析了传感器的线性度、灵敏度与各个参数之间的变化规律,以获得高灵敏度为研究目标,运用遗传算法对双激励螺旋管式磨粒传感器的结构参数进行了优化。初步设计了传感器的信号处理电路,并采用Multisim8软件对该信号处理电路进行了模拟分析。最后采用Matlab软件中的系统辨识工具箱对传感器的传递函数进行了辨识,验证了传感器传感数学模型。研究结果表明:该磨粒传感器的数学模型基本正确,传感器能够检测较大颗粒的磁性磨。　　 本文通过磨粒监测传感器将油液中磨粒的信息转化为电压信号的方法来实现润滑油液中磨粒在线监测,所以将该磨粒监测传感器的设计做为本论文的核心,为今后继续研究奠定了初步的理论与技术基础。