在过去的几十年中我国铁路工业得到了飞速的发展,为满足国内客货运输增加的需要,铁路总运营里程数逐年增加,机车车辆的运营速度逐渐提高。在铁路运能增加的同时,轨道机车车辆的使用率不断提高,这就要求轨道机车车辆运营在高效率、高强度的环境下。这就对机车车辆运营的安全性、稳定性、平顺性和可靠性等方面提出了更高的要求。也对轨道车辆的维修和维护提出了更高的要求。为了实现以上目标,对轨道机车车辆的轮轨横向力和悬挂参数进行估计是关键技术。通过对轮轨力和悬挂参数的估计,其一,可以达到实时监测轨道车辆运行安全状态的目的,避免轨道车辆运行在危险工况下;其二,可以为轨道车辆提供具有针对性的维护方案,提高维护效率,降低维护成本;其三,可以作为轨道车辆转向架主动控制的提供实时评价指标。目前,有关轮轨力和悬挂参数的估计方法的研究还处于发展阶段。悬挂参数估计的目标侧重于轨道车车辆横向悬挂系统,而针对轨道车辆垂向悬挂系统的参数估计方法的研究相对欠缺。本文基于轨道车辆耦合垂向动力学模型,研究了基于不同序列Bayes滤波器原理的轨道车辆悬挂参数估计方法。在轮轨力估计方面,目前研究主要使用基于连续时间系统的Bayes估计方法,并且仿真试验和滤波器共享轨道车辆的数学模型。随着传感器数字化的发展,基于离散时间系统的经典Bayes滤波器避免了Recatti方程的求解,提高了算法的效率。本文基于离散时间系统的Bayes滤波器理论和经过试验验证的多体动力学模型,对轮轨力估计方法进行了研究。为了实现以上的研究目标,本文完成了以下工作:(1)根据HXN5机车的实际情况,建立了HXN5机车的多体动力学模型。为了确保多体动力学模型能够真实的反映机车的动力学性能,并能将其应用到轮轨力估计方法和悬挂参数估计方法的验证工作中。本文对HXN5机车进行了动力学试验,并使用测量得到的轮轨力和各部件振动加速度对所创建的多体动力学模型进行了验证和改进。(2)建立了4种不同阶数的HXN5机车耦合横向动力学模型,并基于这四种模型的建立了用于轮轨力估计的离散时间经典Bayes滤波器(CBP)。为了实现对6个轮对的轮轨横向力和摇头力矩的估计,提出了基于单轮对CBP的多滤波器策略和基于转向架CBP(或者半车CBP)的双滤波器策略。随后,将经过试验数据验证的HXN5机车的多体动力学模型的仿真数据作为CBP的测量数据,使用离散时间CBP对轮轨横向力和摇头力矩进行了估计,并比较了基于不同模型Bayes滤波器的结果,为合理选择适用CBP进行轮轨横向力估计提供了依据。(3)推导不同阶数的四轮对轨道车辆垂向动力学模型。根据随机轨道输入在机车车辆系统的不同角色(输入或者系统噪声),分别建立了两类参数估计的扩展经典Bayes滤波器(exCBP)和两类无迹Bayes滤波器(UBP)算法,并比较两类Bayes滤波器的在轨道车辆二系垂向悬挂参数估计中的效果。同时,研究了将随机轨道输入作为系统噪声的滤波器中,随机轨道的统计学特性对滤波器估计结果的影响。随后,通过HXN5机车多体动力学模型对此两类Bayes滤波器进行了验证。(4)通过研究发现exCBP和UBP对待估参数的初始值较为敏感。为了避免这个现象,本文基于无迹Bayes滤波器和粒子Bayes滤波器,并结合待估参数的边缘化技术,创建了一个新的融合Bayes滤波器(UBP-MBP)。研究此融合Bayes滤波器在待估参数初值敏感性方面相对于exCBP和UBP的优势,研究了在估计结果的精度和稳定性方面相对于基于经典Bayes滤波器和粒子Bayes滤波器的融合Bayes滤波器的优势。最后,基于HXN5机车的耦合垂向动力学模型,将UBP-MBP应用于机车二系垂向悬挂参数估计中。