轮箍是铁路机车行走的重要部件，在制造和使用过程中容易出现各种危害性缺陷，严重威胁到列车的行驶安全。在轮箍缺陷的超声无损检测中，缺陷信号的识别会受到轮箍标记、闸瓦、轮轨接触点等位置的反射信号及表面波等多种因素的干扰。本文在超声横波探伤方法的基础上，将模糊模式识别方法应用到机车轮箍的无损检测中。以铁路内燃机车轮箍为实验检测对象，并依据国内现行检测标准，通过多个标准人工伤模拟轮箍自然缺陷。在分析了轮箍的结构特征以及轮箍缺陷产生规律的基础上，选择了大角度横波检测方法进行检测。并根据声学原理，对探头声场分布、轮箍检测方法作了一定的理论分析及实验验证。运用大角度横波检测方法对轮箍进行检测，并通过谱分析，提取缺陷回波信号的频域特征。利用模糊模式识别相关技术，以模糊聚类方法建立典型缺陷模糊子集，再对未知缺陷应用基于择近原则模糊识别方法进行归类识别，实验结果证明了该方法的有效性。在对同一缺陷重复检测中，正确识别率高达92.5％，为该方法进一步应用于轮箍缺陷的实际检测和分类提供了依据。在利用信号频域信息基础上，进一步结合小波变换的多尺度分析优点，首先对信号进行连续小波变换，然后提取各尺度下的幅度谱作为信号特征，对未知缺陷使用模糊聚类方法进行识别。实验结果表明，基于连续小波变换的幅度谱特征能有效地区分回波信号的局部差异，提高了不同模式间的可分性。