随着轨道交通的快速发展,机车的运行安全越来越受到重视。在机车的运行过程中,如果不能及时发现并排除故障,故障一旦发生,可能会造成非常严重的后果,损失巨大。作为机车的关键部件,走行部的安全情况尤为重要,走行部有的故障一旦发生,会造成机毁人亡的重大事故。因此在机车的运行过程中,实时监测走行部的运行状态非常必要。基于此,本论文主要围绕机车走行部实时在线监测与故障诊断方法的研究与应用,根据机车走行部常见故障的产生机理,采用基于振动信号分析的诊断技术,用FPGA+ARM的硬件结构,完成了对机车走行部振动信号的采集、处理,实现了机车走行部的故障诊断。本论文主要围绕机车走行部运行状态的实时在线监测展开。首先对机车走行部的常见故障产生机理进行分析,对比了如希尔伯特-黄变换、小波变换等在振动信号方面的分析方法,选取硬件实现较为简单、定量分析方便的共振解调技术来提取机车走行部的故障信号,对提取后的故障信号在频域内进行FFT处理。为了减少FFT变换产生的能量泄露,对时频分析中的窗函数进行了仿真比较,选取海明窗对数据进行加窗。完成FPGA最小系统等电路的硬件设计,并以Xilinx ISE为平台完成了信号的采集模块、数据处理模块与数据存储模块的软件开发,通过Modelsim对各个模块进行仿真分析。最后对软件系统进行整合,并测试FPGA芯片的资源利用情况与响应速度,测试结果表明,相比现行设计,本设计较大地缩短了完成一次信号采集、传输、处理所需的时间,确保设计满足实时性的要求；同时经过MATLAB仿真分析,将FPGA采集到的信号数据经还原后与共振解调波形进行对比,同时将FFT的输出结果与MATLAB仿真结果相对比,验证了数据处理的可靠性。对车载检测设备的现场运行情况进行跟踪,验证了设计的可靠性。