铁路运输在国民经济发展中占有重要地位,确保铁路运输的安全具有重要意义,铁路事故大多数是由列车轮对轴承出现故障,随着列车持续运行而引起的。所以针对列车轮对轴承的故障监测方法研究具有重要实用价值。道旁声学监测是实现列车轴承健康监测保证列车安全运行的有效手段之一,本文用现役列车轮对轴承NJ(P)3226X1作为研究对象,分别研究轮对轴承的内外圈故障,并对道旁信号中瞬态冲击成分进行提取与重构。本文首先使用线切割的方法对轮对轴承NJ(P)3226X1的外圈、内圈进行线切割,通过设置的故障点来模拟相对应轴承部件单点故障。分别设置静态实验采集静态信号和动态实验采集道旁信号。由于道旁信号中含有多普勒效应,使得道旁信号产生时频调制,给使用传统的瞬态成分提取方法提取道旁信号带来了挑战。为解决该难题,本文提出一种多普勒调制的方法。该方法基于莫尔斯声学理论对小波进行时域调制,使用插值算法对小波进行频域调制。使用该方法对传统的单瞬态小波分别进行时域和频域调制处理,可构建与道旁信号时频结构相匹配的多普勒调制小波。结合传统提取旋转机械故障信号瞬态冲击成分常用的六种小波模型[1],使用多普勒调制算法对该六种小波进行调制,作为提取瞬态冲击成分的基函数[2]。通过对道旁信号中瞬态冲击成分的分解与提取实现对信号参数识别与特征提取。常用的信号分解方法是使用一组基函数按照一定的规则分解一个信号。本文以多普勒调制小波作为基函数,使用匹配追踪的方法分解道旁信号。考虑到列车轴承实际运行工况,道旁信号的冲击成分会呈现微观上的非周期性这一特性。本文创新的提出使用单瞬态多普勒小波从道旁信号中逐个剥离冲击成分的方法,识别精度得到提高。使用单瞬态多普勒小波从道旁信号中逐个剥离冲击成分的方法是一种遍历的搜索方法。当信号长度增加时,基于非周期的遍历参数搜索,由于需要搜索的参数多,搜索范围大,因此计算量很大,实用性不高。在实际运行工况中,道旁信号中的冲击成分呈现微观上的非周期性,但冲击成分间隔差别不大。因此提出一种列车轴承道旁信号冲击成分快速提取方法,首先使用等周期多普勒小波基于最大相关系数法对道旁信号中冲击成分的间隔进行粗略估计,然后在此预估周期的数值附近参数范围内进行精确搜索,识别振荡阻尼比与系统共振中心频率,实现对冲击成分的快速提取。