铁路运输的发展目标是“高速重载”,随着高速列车运行速度不断地提升,对列车安全运行提出了更高的要求。列车运行速度的提升势必增加列车走行部的负担,走行部上轴承与其他部件之间的碰撞、摩擦更加激烈。因此对列车走行部轴承状态的监测意义重大,其中温度监测是主要方面。本文针对当前普遍应用于列车轴温监测的单车分散监测方式和红外线探测方式存在的集中监测难、误报率高、实时性差及维护成本高等问题,研究基于以太网的高速列车车载轴温监测系统。首先,本文研究了基于以太网的高速列车车载轴温监测系统的体系结构,对构成系统的功能模块进行划分,并分析高速列车轴温监测节点的配置,包括监测节点布置的位置及数量。其次,对在列车司机室控制终端和底层轴温采集装置之间起桥梁作用的列车数据传输网络的拓扑结构进行研究,其中包括列车级数据传输网络和车辆级数据传输网络两个方面。分析列车轴温数据传输的实时性,验证将以太网应用于列车数据传输网络的可行性。再次,采用BP神经网络对列车轴温进行预测,建立网络模型,设定网络参数,进行网络训练,并分析预测结果。通过对轴温的预测,判断列车在未来一段时间内的轴温发展趋势,实现对列车走行部轴承状态的预测。最后,采用工业级控制芯片NUC140VE3CN和LM3S8962分别设计了底层轴温采集设备和RS485/以太网网关,并对整个系统进行测试。本文研究成果对于列车轴温监测技术的发展及以太网在列车数据传输网络中的应用具有一定的参考价值。