本文研究了机车信号的二次相位耦合特征,分析了产生二次相位耦合的机制,着重讨论了二次相位耦合与机车故障的关系。在此基础上将改进双谱和经验模式分解引入机车轴承故障诊断,取得以下成果：1.讨论了信号二次相位耦合常用的识别方法。对机车信号非线性特征进行了研究,论述了齿轮、滚动轴承、滑动轴承、电机故障时对应的二次相位耦合产生机理,从理论上论证了通过高阶谱分析机车故障的有效性和可行性。2.发生局部损伤的滚动轴承,振动信号表现为较强的非线性。最为显著的非线性现象是各频率分量间相互作用,产生和频与差频频率分量。本文研究采用改进双谱分析轴承振动信号各分量间的相互作用,检测轴承早期故障。3.经验模态分解是一种完全数据驱动信号处理算法,相当于一个自适应滤波器组。其可将信号分解成占据不同频带的本征模态函数,实现信号的消噪。用于轴承振动信号分析可以抑制噪声和其它频带信号的干扰,将故障特征信息突出出来。4.综合上述研究成果,提出了用EMD和改进双谱分析振动信号的机车轴承诊断方法,成功用于SS7E型电力机车牵引电机轴承故障检测,指导机车维修。