随着高速铁路线路的不断延伸,人们选择铁路出行的方式也在朝着高速度、高舒适性、长距离的方向发展,这就对高速动车组列车的性能,尤其是走行部的安全性、可靠性提出了更为严苛的要求。在动车组高速行驶的情况下,轴箱内滚动副相对运动产生的磨损颗粒携带着丰富的磨损故障的特征信息。通过分析油脂中产生的磨损颗粒的形态、浓度、纹理等特性可以有效的判断出相互接触表面的磨损状况。因此研究磨损与润滑之间的相互关系,实时掌握轴箱内的润滑状况也成了确保列车安全运行、减少故障停车频率、降低维修成本的一个重要途径。本文在深入了解高速动车组轴箱的磨损机理以及润滑条件的基础上,首先研究了静电监测技术在轴箱磨损颗粒监测中的应用,以实时掌握动车组各个轴箱的润滑状况,并为检修人员提供磨损预警信息;然后提取磨损轴箱的油样,利用图像处理技术精确分析磨粒的类型,为判断轴箱内关键零部件的磨损程度以及磨损产生的原因、部位提供依据,以达到判断轴箱润滑状况的目的。本论文的主要研究内容可概括为以下几个方面:第一,研究了磨损颗粒静电感应信号中背景噪声、随机脉冲的滤除方法,首先对原始信号矩阵做奇异值分解,分别得到有效信号与干扰信号的奇异值,然后对前几个较大奇异值所对应的信号分量进行重构以实现荷电信号的去噪,最后对去噪后的输出信号设置合理的阈值线,当其幅值超过设定的阈值线,便发出磨损故障预警信息,提醒工作人员进入磨粒图像处理模块分析磨损类型;第二,研究了磨粒图像的数字化处理算法,提取了八类典型磨损颗粒的几何、纹理、颜色等特征参数,并且利用支持向量机设计了一个磨粒分类器,将提取的磨粒特征参数进行归一化处理后组成完整的样本集并作为分类器的输入,然后将磨损状态的编码作为目标输出,根据磨损与润滑的映射关系实现列车轴箱的故障诊断;第三,以模块化和人性化的设计思想为基础,设计了一套油脂综合检测系统,包括磨粒静电信号预警、磨粒图像综合分析、轴箱磨损故障诊断以及历史数据分析等主要模块,为轴箱换油周期的确定以及关键零部件磨损状态的综合评估提供技术支持。利用本文提出的方法诊断轴箱磨损状态可以有效避免人为因素的干扰,提高设备磨损故障的预警能力,具有较高的应用价值,可用于列车轴箱磨损状态诊断系统中。