悬挂系统的主要作用是缓冲车轮处轨道不平顺产生的力对车体的冲击,以保证列车在高速行驶下的稳定性和安全性。高速列车运行在强风、高寒、高温和高湿等各种复杂环境中,随着在轨运行时间增长,元器件疲劳老化等因素将引发悬挂系统各种类型的早期故障。因此,对高速列车悬挂系统开展早期故障检测和诊断研究对保障高速列车的运行安全性和稳定性至关重要。文中首先对高速列车悬挂系统的结构及其常见故障进行了介绍,然后设计基于数据驱动故障检测与诊断算法对高速列车悬挂系统中可能出现的早期故障进行检测和诊断（故障幅值估计和隔离）,并通过搭建的SIMPACK-MATLAB/Simulink联合仿真实验平台进行检测和诊断算法的验证。主要工作如下:（1）通过多体动力学仿真软件SIMPACK搭建CRH2型拖车模型和“动-拖-动”三车编组模型,然后基于SIMPACK和MATLAB/Simulink之间的协同仿真接口"SIMAT"搭建联合仿真实验平台,获取悬挂系统正常/故障工况下的运行数据用于后续所提出的故障检测与诊断算法的验证。（2）提出一种基于子空间辅助技术的悬挂系统早期故障检测方案。首先利用悬挂系统状态空间描述推导出数据模型;然后在数据模型两端右乘输出数据矩阵的正交投影得到基于数据驱动的故障检测残差量;最后,为了实现对故障发生与否的判断,对残差进行对称处理,将对称形式残差的迹作为评价函数。（3）提出了基于数据驱动ToMFIR（Total Measurable Fault Information Residual）的故障检测与故障幅值估计方法。在基于模型的To MFIR理论基础上,根据悬挂系统真实系统和正则系统的离散模型逐步构建了由堆栈矩阵所组成的To MFIR残差;然后引入堆栈矩阵形式控制器残差的正交投影,得到数据驱动ToMFIR;最后,为了有效和准确地检测早期故障,利用KL（Kullback-Leibler）散度评估和监测To MFIR残差（以矩阵形式构造）的微小变化。最后,在KL散度的基础上进行故障幅值估计以测定传感器因早期故障所损失的效能。（4）针对悬挂系统中非线性因素对早期故障的检测和诊断准确性的影响,结合子空间辨识技术,设计了基于T-S模糊数据驱动To MFIR残差的故障检测方案。进一步结合基于广义最小二乘的重构方法实现悬挂系统早期故障的隔离。所提方法不仅对早期缓变故障有较高的灵敏度,而且所提故障检测方案可以有效解决具有间歇特性的早期故障检测和诊断问题。