空气弹簧作为动车组转向架悬挂系统的二系悬挂装置,具有支撑车体、缓冲冲击等作用。在列车运行过程中常受到复杂动态载荷冲击,其内部金属橡胶粘接结构可能产生橡胶脱粘缺陷,威胁列车运行安全。因此,准确有效的检测空气弹簧的橡胶脱粘缺陷具有十分重要的作用和意义。本文针对SYS510E型空气弹簧底座的金属橡胶粘接结构的脱粘检测问题,采用超声脉冲反射无损检测方法,重点对超声检测的调频激励技术和脱粘缺陷特征提取方法进行研究,以期提高橡胶脱粘缺陷检测的准确性和可靠性。首先通过分析对比传统单频率脉冲信号、LFM信号、加权法NLFM信号、相位逗留法NLFM信号、构造法NLFM信号等多种超声激励信号的优缺点,根据激励信号的能量和超声回波的功率谱分布的差异,提出采用构造法NLFM信号代替传统窄脉冲作为超声波激励信号,能有效增大超声检测的信号能量和检测频谱宽度,增强橡胶脱粘的超声检测效果。在调频激励的宽频带超声检测的基础上,分析对比信号的多种时频特征提取方法。对于平面金属橡胶粘接结构,采用小波包-奇异值分解方法解析超声回波在不同粘接状态、不同频率节点范围的时频能量分布,建立小波频域矩阵,提取了稳定性、一致性较好的橡胶脱粘缺陷辨识特征值。对于斜面金属橡胶粘接结构,采用CEEMDAN-互近似熵分解方法自适应分解超声回波在不同粘接状态、不同频率IMF分量的时域波形规律,通过IMF波形与原始信号的互近似熵分布,提取了差异性较大的橡胶脱粘缺陷辨识特征值。在调频超声激励和回波信号脱粘特征提取的基础上,基于FPGA和Lab VIEW技术,建立了完整的橡胶脱粘超声检测系统。系统应用程序由标定训练、回波检测、数据库管理三大功能模块组成。在标定训练和回波检测的程序中,系统首先采用SVD算法对信号降噪,特征提取后,进而通过BP神经网络对多种橡胶脱粘辨识特征进行训练,实现橡胶超声检测的模式识别。最后根据训练好的BP神经网络,对被测试件进行橡胶脱粘的超声C扫描检测。分析对比多种激励信号对试件中不同类型的橡胶脱粘缺陷的超声检测效果。结果显示,基于构造法NLFM信号激励的超声波能够准确有效的辨识多种大小、位置、轮廓的橡胶脱粘缺陷,具有良好的超声检测效果。通过对不同结构的SYS510E型空气弹簧底座进行超声C扫描检测,结果显示,基于构造法NLFM信号激励的超声波能够稳定可靠的辨识不同结构的橡胶脱粘缺陷的位置和轮廓,满足对SYS510E型空气弹簧的超声脱粘检测需求。