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列车信号分析系统对于列车安全运行起着重要作用，因为列车的机械部件发生故障会给列车安全运行造成严重的后果，因此必须在潜在故障发生以前，利用先进的装备发现和预防故障。信号处理与分析技术发展几十年来，产生了非常大的经济效益，该技术目前已经成为各国研究的热点内容。32489
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美国铁路自优尔十年代就开发随车检测装置技术。优尔十年代初，Belgion Bailroad提出了对全频谱的机械振动信号检测货车车辆滚动轴承的故障。1984年加拿大国家科研委员会的Paul.Y.Kim等人对冲击脉冲发、声强分析技术[3]、冲击能量法、温度检测技术、峭度和谱分析在车辆故障诊断中运用了实验研究，到1984年美国首先完成电脑装车应用，采集70多项信息，可以集中显示或存储处理，并用于状态诊断，具有从简的长处。还有一种是振动诊断，在工业发达国家该技术已成为滚动轴承运行状态诊断的主要手段，美国欧诺公司研制了地面跟踪检测车辆的轴承诊断装置。1986年美国联合太平洋铁路公司进行了实验，证明采用噪声在铁道旁自动检测轴承缺陷也是可行的。1989年SERVO公司研究的印象探测器等欧洲各国在招生和声振动监测和故障诊断方面，积累了丰富的经验，处于领先地位，日本也实现了微电脑车应用的技术，取得良好成果。论文网
我国诊断技术起步较晚，但是发展较为迅速，机车轮对轴承的诊断一直受到铁道部、车辆段的重视。国内已有多所高等院校、研究所核工厂对轮对轴承的检测和诊断做了大量的研究和开发。随着技术的高速发展，融合现代传感技术、信号分析与处理技术及微机处理技术为一体的设备诊断技术引起的重视，国内外普遍采用共振解调技术[5]诊断轴承故障，但是现有的共振解调分析方法存在局限性，在生产中经过不断的实践表明，采用这种方法准确性较差，文修保养不便，所以不能很好地推广应用。随着科学技术的不断发展，特别在1965年FFT方法出现以后，产生了数字信号处理[6]和分析技术这一新的分支，为故障诊断和检测技术的发展奠定了基础。对着各种分析方法和技巧的不断产生、发展和完善，及应用领域的不断矿大，有力的推动了故障诊断技术的向前发展，为铁路运输的安全做出了巨大贡献。
在轴承信号分析方面，J-Antoni做了循环轴承滚动体的频谱分析[7]，主要是采用了频谱分析对轴承滚动体进行故障分析。文献[8]针对现代轴承信号在原有的分析方法上提出了基于神经网络分析方法。文献[9]采用了常用的小波分析和希尔伯特变化对数据进行分析，同时采用WIN32API串口通信编程、DLL动态链接库应用、OLEDB数据库编程等应用技术进行了研究,完成机车轴承故障诊断系统软硬件平台的设计与调试。文献[10-12]主要采用了轴承的声信号对轴承分析，这种信号采集相对方便，但容易受到外界的影响。
在故障分析方面，文献[13]对轴承的在受接触力和径向受载荷情况下进行了刚度分析，进一步对滚动体和滚道进行故障判断。文献[14]提出了DSP软件的开发，主要采用DSP软件编写程序来实现FFT、小波分析和包络分析的功能。文献[15-17]是针对轨道列车、货车以及地铁三种不同类型车体采用相似的方法进行了分析，主要表现在不同的受力情况，轴承的故障形式也不同，但判断依据基本是一致的，文献[18-19]是基于振动信号提出的故障诊断，主要运用了Matlab软件以及对轴承时域参数的分析对轴承故障诊断。文献[20]是采用计算机编程对轴承故障检测，这种手法可以随车进行，可以节约时间。
目前列车信号分析系统的研究的几个主要方面分别是监测仪器和分析系统的开发、故障机理研究、诊断方法信号处和人工智能应用。近年，陆续出来了一些新技术以故障机理研究、诊断方法信号处和人工智能应用。计算机方面和人工智能的应用非常广泛，可见今后技术发展方向主要会体现在以下方面：