我国高铁经过近年来的快速发展,通车线路已达2.5万公里,为民众出行带来极大便利,有力地支撑了我国经济建设发展,因此保障列车安全稳定地运行成为了相关研究人员的重点目标之一。轴箱轴承是高速列车走行部的重要部件,保障轴承安全可以有效保证列车安全运行,因此对其展开故障检测及诊断系统的研究具有很大的必要性。本文首先简要介绍了高速列车常用的双列圆锥滚子的轴承结构,对其常见的故障类型进行了总结,对比并分析了常用轴承诊断方法的优缺点,选定了振动信号分析法作为本文构建系统的诊断方法。本文也分析了轴承的振动机理,介绍了滚动轴承故障特征频率的计算公式,对几种基本的故障诊断方法进行了研究,如时域分析、频谱分析、时频分析和共振解调,并将这些方法应用于本文构建的诊断系统。然后利用时域分析、小波包分解和EMD分解,提取对应的故障特征值,将特征值与概率神经网络结合建立了三种故障诊断模型,并通过轴承实验数据对三种诊断模型进行准确率验证,选择最优模型应用于本文的诊断系统之中。本文应用虚拟仪器技术软件LabVIEW建立诊断系统平台,并应用混合编程技术将MATLAB与之结合组成软件系统,选用合适的硬件构建数据采集系统,最后将软硬件相结合,构建了滚动轴承故障监测诊断的虚拟仪器系统。通过三种不同的实验对系统的软件、硬件和整体进行了全面的实验分析,实验结果充分证明了本文所构建系统的准确性、稳定性和可行性,同时也体现出了该系统的诊断方法全面、界面友好、操作简便的特点,说明系统具有一定的应用价值。