铁路运输在我国国民经济和现代化建设中发挥了十分重要的作用,而作为铁路运输主要运载工具的列车,其运行过程中的安全问题则直接影响到人民生命财产安全以及国民经济的发展。列车轮对轴承故障是导致列车发生故障甚至脱轨事故的最主要的原因,长期以来受到国内外各界的广泛关注。因此对列车轴承进行状态监测及故障诊断是非常必要的,对列车的安全运行具有重要意义。对比传统列车车载监测系统,列车轴承故障道旁声学监测与诊断系统具备诸多优点,但也同时存在“陡畸变、多声源、强噪声”这些声信号处理上的技术难点,阻碍了其自主化国产化的进程。本文围绕列车轴承故障道旁声学诊断存在的关键技术难题进行了研究与探讨,提出了多普勒畸变校正方法、多声源分离及强噪声滤除方法以及列车轴承道旁声信号故障特征提取方法,并对这些方法进行了理论推导与实验验证,以期为最终实现全自主化国产化列车轴承故障道旁声学监测与诊断系统奠定一定理论基础。主要研究内容如下：首先分析了滚动轴承的结构、故障特征频率以及主要的失效形式,阐述了振动产生的机理,同时也分析了轴承内噪声信号产生的原理以及与振动之间的联系。并针对我国现役客运列车轴承NJ(P)3226X1,设计了一个声信号采集实验平台,通过线切割对列车轴承设置了人工故障,以获取不同状况下的列车轴承声信号,为后续解决列车轴承故障道旁声学诊断的关键技术难题提供研究对象与理论依据。详细阐述了多普勒畸变的基本概念与原理,并从运动声学的角度建立了道旁声信号的多普勒畸变模型,推导了多普勒畸变的数学公式。研究分析了现有的多普勒畸变校正方法的一些缺陷与局限性,提出了一种基于匹配追踪Dopplerlet变换与重采样的多普勒畸变校正方法。该方法可以在不知道初始运动参数的情况下实现单点声源多普勒畸变校正,或是对多个点声源进行逐一校正。通过抗噪性分析可以发现此种方法对随机噪声具有很强的鲁棒性。最后针对轴承内、外圈故障的实验声信号进行分析和处理,实验结果成功地对该方法的有效性与可行性进行了验证。深入讨论了信号分离的研究现状,阐述了广义s变换的基本概念以及实现算法,讨论了基于广义S变换及时频域滤波的信号重构方法细节,同时也给出了相应的仿真案例。由于从单通道信号中实现高速运动信号有效分离的理论方法在国内外研究中都比较空缺,本文结合匹配追踪Dopplerlet变换其独有的多普勒信号匹配特性,提出了一种基于匹配追踪Dopplerlet变换、广义S变换及时频滤波的信号重构方法,来进行高速运动信号的有效分离,进而实现列车轴承道旁声信号多声源分离和强噪声滤除的目的。通过分析旋转机械的状态信号特有的周期性脉冲频率特征以及旁瓣现象,结合小波多尺度分析的方法,提出了一种用于列车轴承声信号故障特征提取的小波尺度方差斜率特征提取方法。通过对正常状态、外圈故障、内圈故障以及滚子故障的列车轴承声信号共200段信号进行了分析和验证,实验结果表明将小波尺度方差斜率特征作为轴承故障特征应用在列车轴承故障轨边声学诊断中具有很好的聚类性和稳定性。