悬挂系统作为轨道车辆系统的重要组成部分,一方面支撑着车体与转向架,另一方面提供在直线行驶和通过弯道时的指引,保证动力学稳定性和提供车里乘客的行驶舒适感。目前,轨道车辆悬挂系统维修主要是基于计划修的方式,这种方式耗费时间、维修成本昂贵而且可能不能有效地发现故障。因此,对轨道车辆悬挂系统进行在线监测具有很重要的实际意义。轨道车辆服役性能的演变规律是由参数变化反映出来,且在实车实验中,只需在车辆上布置少量的传感器,就可以对悬挂系统关键部件的参数进行估计,通过对比真实值和估计值,可及时发现车辆运行过程中的故障。针对基于准高斯边缘粒子滤波(Q-GRBPF)的轨道车辆横向悬挂系统参数估计方法的关键理论与技术问题,本文做的相关研究工作主要体现在:(1)系统地梳理了参数估计方法的国内外研究现状。分析了轨道车辆的结构特点,轨道车辆横向悬挂系统参数估计是一个多参数、多模态的复杂非线性问题。在此基础上,指出了基于混合滤波理论的参数估计方法是轨道车辆横向悬挂系统参数估计的主要发展方向。该理论一方面能充分利用卡尔曼滤波(KF)处理线性状态滤波问题的优势;另一方面能充分利用粒子滤波(PF)或准高斯粒子滤波(Q-GPF)处理非线性滤波问题的优势,从而在方法上实现优势互补。(2)在分析了KF、PF、边缘粒子滤波(RBPF)的基本理论的基础上,建立了基于RBPF的参数估计模型,并通过算例仿真对基于RBPF的参数估计方法有效性进行了验证。在梳理Q-GRBPF的基本理论的基础上,针对参数估计特点,对Q-GRBPF算法进行优化,建立了基于Q-GRBPF的参数估计模型,并通过算例仿真验证了基于Q-GRBPF的参数估计方法的有效性,且与基于RBPF的参数估计方法进行对比,验证基于Q-GRBPF的参数估计方法在估计精度和计算速度方面的优越性,从而形成一种相对较新的参数估计方法。(3)根据经典力学原理建立了轨道车辆横向动力学模型。依据连续状态离散化方法之一定义法,建立了状态转移方程。根据传感器配置,建立了观测方程。将状态转移方程与观测方程进行融合,构建了增广状态空间的参数估计概率模型。(4)将基于Q-GRBPF的参数估计方法与轨道车辆横向悬挂系统动力学模型相融合,建立基于Q-GRBPF的轨道车辆横向悬挂系统参数估计方法,通过实车实验与基于SIMPACK的故障仿真验证了模型的有效性,并与基于RBPF的轨道车辆横向悬挂系统参数估计方法进行了性能比较,验证了基于Q-GRBPF的参数估计方法在估计精度和计算速度方面的优越性,从而形成一种相对较新的轨道车辆悬挂系统参数估计方法。