弓网电弧现象给高速列车的安全可靠运行带来了潜在的威胁,在铁路继续提速的现实需要下,对弓网电弧的研究和检测显得更为迫切。揭示弓网电弧声信号内部参数及其独特特征有望为研究电弧损伤机理,准确识别弓网电弧以及改善弓网服役工况奠定数据参考和理论基础。国内外学者对弓网电弧的相关研究主要集中在电气、电磁、光学特性上,为弓网电弧的检测提供了一定的依据并得到了现实应用。随着数字信号处理技术和小波分析方法的迅速发展,使对弓网电弧声信号进行特征分析以及诊断成为现实。本文对世界范围内高速铁路的快速发展以及随之而来的弓网滑动电接触电弧现象进行了介绍,论述了弓网关系的重要性。综述了国内外学者在弓网电弧伴生的电气、电磁辐射、电弧检测方面的研究进展,并论述了当前研究存在的不足。对弓网电弧伴随声信号的采集进行了阐述,介绍了高速列车弓网拉弧的试验方案以及所需设备,确保可采集到电弧的声音、图像、电压、电流数据。对弓网工作状态下可能出现的几类声音信号分别进行了定量分析。基于傅里叶变换算法和加窗算法进行了声谱图的计算和绘制以及声信号功率谱的处理,实现对采集声信号的可视化处理以及频率、相对能量值的定量计算。基于分帧处理和短时能量算法,探究了几类声音信号的能量包络特征。对弓网电弧瞬时功率进行计算分析,探究弓网电弧电气能量与声信号能量之间的关系。在MATLAB软件中调用小波分析工具箱,通过一维小波变换,对电弧声信号进行分解,并探究其各个分解系数的特征。随后对弓网运行伴随的几类声信号进行基于sym8小波函数的3层小波包分解,并定量分析其各个子频带能量特征。综合声谱图、频谱、短时能量、小波分解、小波包分解、小波包能量、小波去噪技术特征分析方法,计算得到了弓网电弧声音以及其它几类弓网运行伴随声音的独特特征。采集电气化列车现场运行并伴随弓网电弧现象的声音信号,结合得到的弓网运行伴随声音特征分析,基于弓网电弧特征分析方法,分别进行了信号的频率、降噪、能量、小波包分解分析,并将分析结果与现场真实电弧情况进行了比对分析。