针对高速道岔裂纹伤损特征提取及状态监测问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)奇异熵和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,简称LSSVM)的高速道岔裂纹伤损检测方法。首先,通过EEMD方法将非平稳的道岔振动信号自适应地分解为有限个基本模态分量(intrinsic mode function,简称IMF),每个IMF包含了原信号不同的特征尺度;然后,利用相关性分析筛选出与原始信号相关性最大的若干个IMF,计算所筛选IMF分量的奇异熵构成特征向量;最后,将多测点数据融合后的奇异熵特征向量输入LSSVM进行训练与测试,从而判断道岔的工作状态和伤损类型。模拟道岔裂纹伤损实验平台的振动信号分析及实验结果表明,在信噪比高于20dB时,该方法受噪声影响小,算法稳定性好,能有效地用于道岔裂纹伤损检测。