轨道机车工作环境恶劣，做为其主要的行走部件轮对与轴承的运行状态，直接影响到机车的运行安全。长期以来，我国铁路一直处于低装备率、高使用率、高强度运输状态。另外，由于国民经济快速发展的需要，我国铁路多次提速，导致火车轮、轴磨损严重、寿命缩短，各类事故显著增加。轨道车辆轮、轴关系到整列车的安全，可见对火车轮实行在线检测是非常必要的。因此开发轨道机车轮轴故障在线无损检测系统将是一项十分必要和紧迫的任务。 本文在分析了声发射信号特征的基础上，概述了声发射检测技术应用与轨道机车轮轴在线检测的一些主要问题。首先，明确了声发射信号是一种含有高背景噪声的非平稳随机信号，为信号检测与处理奠定了基础；其次，根据声发射信号特征，选取了具有时频分析功能的小波变换作为信号处理工具；最后，通过对轨道机车轮轴运行过程的分析，明确了基于声发射技术的轨道车辆轮轴故障检测方法，并且指出了声发射检测在故障预测方面的优势所在——声发射检测可以发现设备的早期裂纹及裂纹增长过程，所以能够预测故障的产生，是故障的行为前检测方法。因此对于其它设备的故障诊断(如振动法)来讲有着完全不同的意义。 本文设计了以DSP+FPGA为架构的轨道车辆轮轴故障在线检测仪硬件结构。整个硬件结构紧密结合了被测对象的某些特点，从减少DSP监控A/D芯片的时间、从声发射信号的不可重复性和快速衰减等特性以及将低层的信号预处理从DSP中分离等方面入手，突出了具有换体FIFO的实时数据采集单元，具有大容量缓冲RAM的准实时数据处理单元的设计，尽可能的提高硬件的运行效率以提高系统的实时性。并简要介绍了声发射传感器选择，以及A/D转换器工作频率的确定、可疑数据的U盘数据存储和其它传感器信号测量等内容。 对淹没在噪声中声发射信号的有效提取(去噪)是声发射信号处理技术的第一步，也是声发射信号处理的关键所在。本文基于以上硬件平台，从小波基选取、小波分解层数确定入手，从试验数据角度详细研究了基于小波分析的多种声发射信号去噪方法：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。通过试验数据验证了它们在DSP+FPGA架构下的可行性。