随着高速铁路里程和动车组数量的增加,高速铁路的安全性问题成为关注的焦点。在动车组的众多部件中,走行部是与运行安全密切相关的重要部件之一,它的任何故障隐患都可能迅速发展为重大故障,甚至引发重大事故,造成巨大人员伤亡及财产损失。作为走行部重要部件之一的滚动轴承,它运行情况的好坏对高速铁路车辆行驶安全产生直接影响。在动车组高速行驶过程中,若不能及时发现滚动轴承的早期故障,将可能会引起列车颠覆等安全事故。因此,对运动组走行部轴承进行有效的在线故障诊断研究是十分必要的。本文在研究滚动轴承故障产生机制的基础上,通过对动车组实际运行过程中走行部轴箱复杂背景噪声进行分析,建立了轴承原始振动信号模型,进而设计了故障诊断算法。该算法综合了希尔伯特-黄变换方法有效平稳化信号的优点以及共振解调方法有效率提高信号信噪比的优势,实现了提取信号故障特征、判断故障发生部位的目的。并且通过对比实验验证了本算法的有效性。本文主要完成了以下工作:1通过对实测数据进行噪声分析,完成了动车组走行部轴箱轴承背景噪声的分析工作,确定了背景噪声成分,分析了轴承故障的基本特征;2以CRH380BL型动车组轴箱轴承为例,分别在高斯白噪声和复杂背景噪声条件下,使用MATLAB软件对轴承外圈、内圈、滚动体及保持架的原始振动信号进行了模拟分析,建立了相应振动信号故障分析模型。3完成了基于振动信号的动车组走行部轴箱轴承的故障诊断算法设计,分析了算法的关键技术,总结并阐述了算法特点及优势。4使用MATLAB软件进行编程设计,通过模拟分析,并结合实验结果证实了本文设计算法的有效性。