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火车作为一种主要的运输工具，长期以来一直处于一种超负荷的工作状态中，它的安全性已经成为各个国家非常重视的一个问题。中国的铁路运输长时期以来一直处于低装备率、高使用率、高强度运输状态。作为其行走部件的车轴、车轮、轮对轴承等，更是受到撞击、循环应力、摩擦、高低温等作用力，它们的磨损、裂纹、剥离等损坏现象十分常见。因此，开发针对轨道机车轮轴的故障检测系统将是十分必要的。
本文的研究内容是通过声发射信号采集系统得到声发射源的一些相关状态信息，对其断裂、疲劳特性等指标进行分析，并得到相应的结果。主要对信号采集系统的建立、信号的去噪、信号的识别和定位等问题进行了详细的介绍。
声发射信号检测的目的在于发现声发射源和得到声发射源的相关状态信息。然而，由于在检测的过程中各种噪声的存在，要想获得声发射的原始信号比较困难。因此，本文利用小波分析对声发射信号进行处理，通过对小波分解与重构法去噪、小波变换阈值法去噪、平移不变量法去噪等不同去噪方法进行实验比较，并得出结论：平移不变量法去噪在对混有随机噪声的声发射信号去噪过程中去噪效果较好。
本文对如何根据采集到的声发射信号识别机车轮轴的状态和发生故障的位置进行了研究，对具有典型状态的滚动轴承的声发射信号进行了检测，并通过实验研究可以看出，不同状态的轴承所测取的信号特征有着明显的不同，并且和理论特征频率有着一定的关系。同时，通过实验验证，基于模态分析和小波变换的声发射源定位方法，可以较大的提高声发射源定位精度。
在此基础上，本文设计了基于LabVIEW的硬件采集系统和软件处理平台，硬件上采用美国PAC公司的PCI-2数据采集卡，满足对声发射信号的采集要求，软件平台可实现对声发射信号的时域分析、频谱分析、参数分析、小波去噪以及报警等功能，该软件平台为本文的深入研究打下了良好的基础。