列车轴承健康状况直接影响到列车能否稳定、安全、高效的运行,开展列车轴承运行状态在线监测研究具有重要意义。轨边声学监测是列车轴承在线监测的有效手段之一,本文以我国现役列车轮对轴承NJ(P)3226X1为研究对象,针对轨边信号特点,以稀疏分析为手段,研究轨边声音信号消噪理论。本文针对我国现役列车轮对轴承NJ(P)3226X1人工设置不同类别的单点故障,并介绍了部分实验设备,模拟静态、动态信号的采集方案,随后介绍了现场采集装置。根据轨边信号多普勒时频变化规律,研究了与轨边信号内在时频结构相匹配的Doppler谐波字典、Doppler谐波-冲击复合字典的构造理论与方法,结合匹配追踪算法建立了基于多普勒调制原子字典的匹配分解方法,根据声源空间分布位置不同,提出最优原子筛选和信号重构策略,实现轨边声音信号的消噪。具体来说:第一种方法是构建基于过完备参数化多普勒调制谐波原子库的列车轮对轴承轨边声信号分离方法。具体实现步骤:1、构建Doppler谐波原子库;2、使用匹配追踪算法实现信号稀疏分解;3、根据麦克风到轴承声源的横向、纵向距离及声源信号的共振频带,在投影原子中筛选最优原子,线性组合得到消噪信号。第二种方法是基于多普勒调制谐波-冲击复合原子字典的稀疏分析理论,在第一种方法的基础上引入多普勒调制冲击原子,构建多普勒调制谐波-冲击复合原子字典,提高原子与轨边故障信号的内在结构匹配程度,增强信号表示稀疏性,提升去噪效果。通过仿真与实验数据分析,验证了本文所提方法的有效性。本文所提方法与传统数字滤波相比,具有消除带内噪声的优点,有望在实际工程中进行推广应用。