铁路运输生产力的高速发展,对行车安全提出了更高的要求。列车轮对的轴承故障是列车出现安全问题的重要原因之一,实时检测列车的轮对轴承是否发生故障对行车安全具有重要意义。现有的轨旁轴承故障诊断方法多采用基站红外轴温检测技术对轴承进行故障诊断,存在误报率高、早期故障检测不明显等问题。本文以列车通过时产生的声音信号为研究对象,围绕轨旁列车轴承声学诊断系统中的故障声源定位和信号陡畸变这两个问题展开研究,提出基于瞬时加窗空间平滑算法,定位出现故障的轮对轴承,和采用匹配追踪的Dopplerlet变换以及瞬时角度时间重采样对声音信号进行重构的新方法,并以此设计和实现了麦克风阵列信号采集系统方案。实验结果表明新方法对故障的声源定位准确,并且对产生畸变的声音信号具有一定的校正作用。具体研究内容如下:(1)故障轴承声源定位的机理研究。首先,对滚动轴承的失效形式与故障特征频率进行了具体分析,得出故障轴承在运行过程中所产生的信号带宽;然后,对故障源定位方法进行了相应的调查研究,提出了基于瞬时加窗分帧的MUSIC空间平滑算法来解决故障声源的移动以及故障源之间的相干性问题;最后,通过仿真分析出声源定位中的各个参数与定位精确性之间的关系,并验证了该方法对于移动故障声源定位的有效性和准确性。此部分的研究为麦克风阵列信号采集系统的设计提供参数考量的同时,还为故障声信号重构中的时间重采样提供了重要参数。(2)麦克风阵列信号采集系统的设计。首先对麦克风阵列的拓扑结构进行设计,并对麦克风的选取进行了调查分析,选择了灵敏度较高的驻极体麦克风作为阵列的阵元;然后基于STM32处理器对采集系统的硬件模块进行了设计,其中包含了信号前置放大电路,电源供电电路,高速AD采集电路以及以太网传输电路的设计,实现了八路通道信号的同步采集,采样频率高达50Ksps;最后对设计的定位系统进行了故障声信号采集实验,并通过算法验证了该采集系统的合理性以及故障源定位算法的有效性。(3)声音信号的重构方法研究。列车在运行时轴承所发出的声音信号会产生多普勒效应,从而导致故障信号出现畸变,无法精确诊断。针对该问题,提出了基于匹配跟踪下的Dopplerlet变换算法修正信号频率,根据声源的实时角度对时间点进行重采样,进而计算出声源移动过程中的各项运动参数的新方法,并进行实验验证。结果表明,声音信号经过上述算法的处理后,可精确地定位出轴承位置,从而校正声源的多普勒畸变,对轴承声信号故障诊断与特征提取起到了重要的作用。