随着交通运输整体水平的快速发展,人们对交通运输的安全性更为关心,铁路运输作为覆盖范围广且运输能力强的运输方式,保证其安全稳定运行具有非常重要的意义。轮对作为列车轮轨结构中的关键部件,进行轮对的实时状态监测是防止故障发生并提升列车安全性和稳定性的重要手段。本文以轮对振动加速度信号为基础,结合RFID技术和互联网技术,实现轮对状态的实时监测和故障诊断。本文首先分析了国内外列车监测系统的研究现状,并研究了监测系统中常用的技术内容,确定了系统的技术方向并进行了系统的整体描述和需求分析,明确了系统的总体结构框架。在总体结构框架的基础上对硬件平台进行了选型和电路设计,并对硬件的功能进行了阐述。根据总体框架将系统软件平台分为上位机监测系统、云端服务器系统和手机远程监测系统三部分,上位机监测系统将硬件采集的数据信息发送至云端服务器系统,使上位机和手机远程监测系统之间数据共享,实现多终端分布式的数据实时监测。本文对轮对的结构及常见故障进行了描述分析,通过小波包变换对振动信号进行特征提取,并结合粒子群优化BP神经网络算法实现轮对故障的诊断分析。最后进行了监测系统的测试环节,测试结果证明系统能够实现数据的采集、分析、存储和传输等功能,满足了设计要求,实现了列车轮对的振动监测和实时状态监测。基于RFID和互联网的列车轮对振动识别监测系统提高了监测效率,降低了系统的运维成本,保证了列车运行的安全,具有非常广阔的应用前景。