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为了避免轮对不平衡对高速列车的影响，针对故障信号的特征，提出一种将经验模式分解（EmpiricalModeDecomposition）与Hilbert包络谱分析相结合的故障诊断方法，先通过实验采集轮对振动信号，然后对振动信号EMD分解从而得到基本内蕴模式imf分量，再对得到的各阶imf分量进行Hilbert包络谱分析，从而进行故障识别。将此法通过LabVIEW编程实现并经实验验证，此法在车速100—200km／h时具有很高识别能力。