近年来我国铁路运输行业发展较快,为国家经济建设做出了突出的贡献。与此同时,对机车车辆运行的安全要求也在不断提升。铁路干线上运行的机车车辆其滚动轴承一旦发生故障引发的列车运营事故都很严重,轻则造成线路瘫痪,重则造成人身伤亡。HXD1型电力机车抱轴箱轴承是其走行部的关键零部件,它的健康状态会直接影响机车的安全运行。因此,研究开发一套适用性较强的HXD1型电力机车抱轴箱轴承故障诊断系统很有必要。本文在综合对比了几种主流的故障诊断方法后,选用振动分析法对HXD1型电力机车抱轴箱轴承故障诊断展开研究,振动分析法过程较为简单,诊断结果可靠,对于早期故障也很敏感。本文的主要工作分为以下几个方面。第一,对滚动轴承故障诊断技术国内外发展及现状进行了综述;介绍了滚动轴承常见的故障状态,并分析总结了其故障原因;介绍了四种典型的故障诊断技术;阐述了典型的时域、频域、时频域轴承故障特征检测方法。第二,研究了小波理论算法,重点介绍了小波包变换的特点和原理。通过Matlab仿真对比,小波包去噪效果比小波更好,故选择基于小波包算法的滚动轴承振动信号去噪;研究了基于小波包能量算法的滚动轴承故障特征提取,通过对振动信号的分解和重构,提取频带能量后归一化处理构造故障特征向量。第三,研究了支持向量机（SVM）分类算法的特点和原理。经过分析,支持向量机核函数参数组对最终的分类准确率影响很大,故采用网格寻优法对支持向量机核函数参数进行优化,通过仿真实验发现,经过参数优化的支持向量机分类器在滚动轴承故障特征分类工作中发挥出色。第四,基于Visual Basic6.0和Matlab2018b设计开发了HXD1型电力机车抱轴箱轴承故障诊断系统,文中对系统的界面和功能进行了介绍,并对系统进行了测试,经过验证,能够实现抱轴箱轴承故障诊断的目的。HXD1型电力机车抱轴箱轴承故障诊断系统具备数据采集、故障诊断、综合查询、检测报告打印功能。