21世纪初,高速动车组技术在中国飞速发展,同时,高速列车的安全运行也变得尤为重要。CRH5型动车组由于其特殊的传动系统结构(体悬式电机并安装有一根长约2米的万向轴)及高速服役状态(实际运行时速250Km/h,设计时速200Km/h),鉴于其安全性考虑需要对其进行在线故障诊断。本文设计在CRH5动车组动力转向架的齿轮箱工艺孔上安装一振动传感器收集列车在运行过程中传动系统产生的振动信号。根据CRH5型动车组的传动系统结构推测其可能出现的故障模式和出现故障后产生的振动信号频率。应用二代小波差值细分算法的完全重构和提取信号中不同频率成分的能力,通过二代小波差值细分变换算法提取振动信号中不同频率下的特征信号。由于该算法的等效滤波器存在频谱混叠现象,故对其变换后的重构信号进行奇异值分解,对其在频段范围内的特征值进行重构,实现了去噪和减小频率混叠。设计一符合CRH5传动系统机械结构的台架实验,使用不同动不平衡值的万向轴对台架实验中的齿轮箱产生激励。分析分解算法对激励信号分解结果以验证其可靠性,提出信号分解后的特征参数计算方法。结合支持向量机技术使用列车运行数据及台架试验数据样本,训练得到分类模型。通过支持向量机方法对实测线路数据进行分类用以识别传动系统是否处于安全运行状态。