随着我国高速铁路运输的迅猛发展,涌现出大量的高速动车组,动车组的安全问题日显突出。动车组的转向架起着承载、牵引、走行和制动等重要作用,是决定运行安全的关键组成部分。研究转向架的状态监测和故障诊断是高速铁路安全运行迫切需要的。论文基于LabVIEW平台对转向架关键部件的振动、温度等运行状态进行监测,实现状态特征的显示、报警,对典型故障进行分析、诊断、预判。论文首先分析了动车组转向架的运行状态,总结出转向架的关键部件(轴承、齿轮、轮对)及典型故障,明确了需要监测的状态参数(振动信号、温度信号)。根据关键部件状态参数的特征,选用振动加速度传感器608A11、数字式温度传感器DS18820、压电式加速度传感器CA-YD-139、电磁波监测装置,获取了轴承的温度、振动信号,齿轮和轮对的振动信号,利用小波变换、时域分析、频域分析、共振解调方法等进行了信号特征提取,得到轴承、齿轮、轮对的信号特征参数。利用BP神经网络对轴承、齿轮的磨损划伤及轮对踏面损伤等典型故障进行诊断和预判。利用LabVIEW平台上实现数据的采集、存储和特征参数的显示及超限报警、故障预判。论文的研究工作对动车组转向架的状态监测和故障诊断提供了技术参考。