为了系统分析气候(温度、风沙、雨雪)、线路条件(无砟轨道、多隧道、多桥梁)、运用维护及不同运用里程(车轮磨耗等)对动车组服役性能的影响,拟以高速动车组为中心通过对关键系统的参数进行长期跟踪试验,掌握高速动车组在高速运行时的动态行为及其随服役时间变化而产生的参数变化趋势。本文针对跟踪试验的海量数据的管理和分析的关键技术进行研究,设计出一套基于HDF5文件格式的分层优势,Python语言的简单,灵活以及Delphi2007界面友好性,实用于高铁跟踪试验的数据处理系统。目的是能方便数据处理人员掌握高速动车组在高速运行时的动态行为及其随服役时间变化而产生的参数变化趋势,对关键系统的性能、可靠性及安全性问题进行研究,为优化高速列车设计及制定合理的检修维护周期提供依据,进而建立关键部件随服役时间变化的数据库等。论文首先对跟踪试验数据处理系统进行需求分析,介绍了国内外现有的海量数据管理和分析技术,和HDF5文件格式。确定跟踪试验关键技术中采用的策略。其次介绍数据管理技术和分析技术的实现。最后,根据软件在实际应用中遇到的问题,提出软件还需改进的地方。本文研究结果表明：基于HDF5文件格式的数据管理与分析系统在跟踪实验中的数据处理是可行的,它不仅对跟踪实验产生的海量数据起到了很好的管理作用,其集时域分析,频域分析,二次开发等功能于一身的特点,也方便了数据处理人员对数据的快速处理和处理报告,加快了速度。且Delphi的可视化开发环境,以及Python的简单易学,加快了开发人员的开发速度。