利用振动传感器对高速列车空气弹簧和横向减振器等关键部件的运行状态进行实时监测、分析与诊断,是确保高速列车稳定、高效、安全运作的重要措施。高速列车振动复杂,振动信号包含内容丰富,涉及面广,数据的影响因素多,其振动信号是一类非线性非平稳信号。本文采用混沌分析方法,首先进行相空间重构,求出重构相空间的两个关键参数。用互信息量方法求出最佳延迟时间和用伪最邻近点改进算法方法求出最佳嵌入维数。重构相空间之后,计算出两个混沌特征(关联维数和最大李雅普诺夫指数)并对其进行分析,发现该列车在4种不同标准工况状态下具有明显不同的混沌特征值。本文研究的高速列车故障主要包括三种典型故障：空簧失气、抗蛇行减振器失效和横向减振器失效。在仿真数据中还计算了参数渐变时的故障和多故障混合。通过对仿真数据混沌特征分析,实验结果看出垂向加速度中空簧失气特征表现明显,横向振动信号中横向减振器失效和抗蛇行减振器失效特征表现明显,从而验证了混沌理论对于高速列车故障诊断的可行性和有效性。研究结果表明,混沌分析方法在设备状态监测与故障诊断中,尤其是在非线性系统的故障诊断中显示出其独特的优势和很大的研究价值,使其具有较为广阔的应用前景。