轮对组件作为机车车辆的重要走行部件，由于长期处于高速重载工作状态，工作面受接触应力的反复作用，极易引起零部件疲劳、裂纹和压痕等故障，导致轴承发热、车轴裂纹，给机车车辆带来额外的冲击振动，继而产生“燃轴”、“切轴”或其他事故，危及行车安全。因此，必须在列车运行过程中对轮对状态进行在线监测，及时发现早期故障，避免事故的发生。 论文在对列车轮对组件结构、各部件动力学特征和各种故障的产生机理进行详细分析的基础上，设计了基于TCN的列车状态在线监测与故障诊断系统和其中的车辆级在线状态监测子系统，研制了列车轮对在线监测装置和机车车辆轮对运行状态监测与故障诊断试验装置；再根据列车轮对状态主要监测内容，重点开展列车轮对踏面损伤、车轴裂纹、轴箱轴承故障和机车牵引齿轮故障的形成机理、监测方法和信号分析处理方法的研究，并结合实际工程应用、试验装置实验研究来验证研究结论的正确性。 论文首先概述了列车轮对在线状态监测的主要对象：车轮、车轴、牵引齿轮、轴箱轴承等关键部件，然后分别对列车轮对关键部件的故障机理进行分析与研究，包括：轮对踏面损伤的振动机理分析，车轴裂纹振动特征分析，轮对轴箱轴承的振动特征分析，机车牵引齿轮故障机理分析等。研究了踏面擦伤的振动冲击特性，导出了踏面擦伤冲击与车速之间的定量关系；建立了车轴裂纹振动动力学模型，揭示了裂纹车轴的振动特征。论文针对列车轮对在线状态监测的实际情况，设计了基于TCN的列车状态在线监测与故障诊断系统和其中的车辆级在线状态监测子系统，以实现全列车的状态监测与故障诊断计算机网络系统。并研制了其中的列车轮对在线监测装置和机车车辆轮对运行状态监测与故障诊断试验装置。 将轮对故障按照特征频率不同分为高、低特征频率故障两类，采用基于整周期等角度采样的特征谱分析方法来监测高特征频率故障，采用基于解析带通滤波的实时细化谱分析方法来提取低特征频率故障的特征信息，详细讨论了这两种方法的若干关键问题，并通过具体的应用实例加以验证。针对车轴裂纹的振动特点，以及故障信号易被其他信号所干扰等问题；为消除检测裂纹特征信息的噪声污染及其对后续诊断分析带来的负面影响，提出并讨论了基于整周期采样的车轴裂纹的信号历经谱分析方法，通过故障车轴在轮对运行状态监测与故障诊断试验装置上的对比实验，验证了信号历经谱分析方法的有效性和实用性。针对列车轮对故障早期所引起的振动冲击信号较微弱，容易会被强烈的背景噪声所湮没的特点，提出了列车轮对在线监测的DCEA方法，研究了其中的解调分析方法和DCT快速算法，并给出一种基于小波系数提取的离散余弦包络分析方法；通过轮对故障实例分析表明，该方法比以往的时域、频域分析方法，更为精确地描述初期故障的瞬变信号特征，是一种可靠监测列车轮对零部件局部损伤类故障的有效方法。最后针对单参量监测方法所固有的不确定性与局限性，将信息融合技术引入列车轮对状态监测中，研究并提出基于多传感器信息融合的在线状态监测系统及其相应的具体算法；通过在机车车辆轮对运行状态监测与故障诊断试验装置进行了轮对状态多传感器信息融合监测实验，得到了较为满意的结果。 论文最后总结了全文的创新点，提出了今后将开展的研究课题。