随着我国国民经济的快速发展,为了带动区域经济的腾飞,高速、重载机车仍然并将更大地承担起这一辉煌任务。电力机车的运行,依赖于轮轨间的粘着力,有效利用粘着力,一方面能提高机车牵引效率、发挥电机功率,另一方面则能提升机车运行时的安全性和舒适性。粘着控制装置,正是针对这一问题所研发的调节保护装置。粘着控制的研究中,传感器测量的速度、转矩信号是一系列分析计算的基础。而往往这些数据中,会夹杂很多无关干扰、噪声等,为分析带来不便。本文对于空转识别部分,采用希尔伯特黄变换方法,以机车在空转时发生自激振动为理论依据,并从时频能量角度着眼,选取特定频率段、考察能量积聚的百分比,结合既有方法,共同预测空转发生的可能,从而实现提前判断。针对噪声干扰的问题,本文从机车实际运行角度出发,在分析过机车速度数据后,提出一种适用于实验的滤波方法,之后再利用MATLAB所提供的工具箱可以快速便捷地设计、修改满足特定性能的滤波器,设计好参数之后通过软件配置,与FPGA平台的Modelsim软件进行联合仿真,自动生成所需系数和定点化代码。在上述环节得到滤波器系数并定点化之后,再利用串行分布式DA算法,将FPGA平台设计滤波器时相对困难的乘累加运算环节,转化为具有FPGA特点的查找表运算,在不损失速度的前提下大幅降低了芯片资源消耗,同时也降低了编程难度。仿真结果表明,所设计的滤波器性能与MATLAB平台所得到的预期基本一致,从而完善了整套数据处理方法的流程。本文对希尔伯特黄变换在空转识别中的应用,以及数据处理方法在FPGA平台的尝试,是对后续粘着控制装置改进的有力探索,为后续相关研究打下了基础。