随着我国铁路行业的大力发展，动车组列车给人们出行带去的高效和舒适性有目共睹，它在给予人们带来极大便利的同时，相关设备及系统的安全性问题也受到研究人员的极大关注。
　　列车制动系统的轴速度传感器作为其中重要的组成部分，直接与间接地关乎列车的运行安全。由于列车运行环境的复杂多变，由速度传感器故障导致的轴抱死故障虚报警问题严重降低列车的运行效率，考虑到其多变的运行工况，速度信号也常受到不同的异常干扰影响。如何有效地针对该现象设计相应的方法实现轴速度传感器异常检测及故障诊断，成为了亟待解决的实际问题。
　　本文以动车组列车一节车厢的4个轴速度传感器作为研究对象，从研究速度传感器的故障、制动系统轴抱死及防滑机理出发，根据现场故障以及试验数据进行了轴速度传感器故障模式及影响分析(FMEA)。在此基础上，本文提出了一种基于主元分析(PCA)、重构贡献图(RBC)和改进故障Petri网的轴速度传感器异常检测、故障隔离和诊断策略。首先，通过对动车组一节车厢的4个轴速度传感器信号进行特征提取，得到稳态的能够表征故障特征的向量，应用PCA方法实现异常信号的检测。在此基础上，基于重构贡献图方法实现故障变量的隔离。最后，基于构建好的故障Petri网络模型，引入时间约束条件，基于MATLAB实现了常见速度传感器故障和轴抱死故障的诊断区分，并在LabVIEW软件上搭建了列车轴速度传感器故障诊断平台。文章对现场行车故障数据以及试验模拟故障注入获得的数据分别验证了方法的可行性，结果能够有效地区分轴抱死故障和速度传感器故障，降低轴抱死故障误报警率，给予司机和维修人员有效的提示，从而提高列车运行安全性、运营的效率并降低维修成本。