轴承作为火车运行的重要部件,由于长期重载,极易发生剥蚀等故障,轻则导致列车停运,重则引发脱轨等恶性事故,对其进行健康检测极为必要。非接触式的声学诊断是其中较为有效的诊断方法之一,也是目前研究的热点方向。由于单传声器检测声信号具有不确定性和不完整性,可采用阵列检测方式以提高信噪比。但是,如何去除高速移动下阵列检测声信号的多普勒效应以及建立合理的重构准则,是该技术工程应用所亟需解决的关键技术问题。为此,本文重点探究火车轴承高速移动下阵列检测声信号重构方法,具体内容及成果如下:首先,通过对轴承故障机理、故障特征频率和声信号传播特性分析,推导建立了传声器阵列的部署准则,给出了阵列长度与车轮尺寸、轴承参数、行驶速度等参数之间关系,结果表明:阵列长度、传声器间距与火车的运行速度无关。部署准则可为实验平台搭建以及算法验证奠定基础。其次,针对火车滚动轴承轨边声学诊断中高速移动带来的声信号频移和频带扩展问题,提出一种基于TDOA与时域插值的多普勒畸变信号矫正方法。通过对阵列信号进行分帧加窗和互相关分析,计算传声器间时延差、轴承位置曲线及传播时延序列,并且引入帧迭代机制来提高声源位置估计的精度,继而获得各传声器的收声插值时间序列,据此矫正原始声信号。仿真结果表明,该方法不仅能够有效矫正低信噪比的故障声信号,且适用于变转速场合。针对单传声器检测声信号存在的不完备、不确定问题,提出一种基于互相关和实时距离加权的阵列检测声信号重构方法。通过对传声器间检测信号相关分析获得时延差,并作为重叠信号的判别准则,继而引入距离因素对各传声器检测的同故障源声信号进行加权重构。仿真结果表明,该方法可有效提高信噪比以及凸显轴承故障特征频率。最后,搭建了模拟火车轴承高速移动的实验系统,进一步系统验证了多普勒矫正及阵列重构算法的有效性。