随着高铁和动车的大规模的使用和开通，无缝线路的大面积铺设已经成为必然，能否准确检测出钢轨的温度应力，对分析无缝线路稳定性和预防钢轨发生胀轨跑道具有重要的意义。本课题在巴克豪森噪声理论研究的基础上，结合钢轨温度应力产生的原因和造成的影响，完成一套界面友好和易于操作的钢轨温度应力巡检设备的整机组装和调试，并主要研究了巴克豪森噪声技术在钢轨温度应力检测方面的可行性和可靠性。本文首先以电磁学理论为基础，从磁畴翻转和磁化理论的角度深入分析MBN信号产生的本质和检测机理，介绍MBN噪声信号的特性，并且深入研究了巴克豪森噪声信号的各种影响因素，包括外加激励磁场和材料本身的性质，并重点分析温度对MBN信号的双重影响。然后在前期工作的基础上完成了一套界面友好和易于操作的钢轨温度应力巡检设备的整机组装和调试，并对设备中的各部分软硬件进行了详细的介绍。最后应用小波分解的方法对MBN信号进行分层分析，采用db5小波对MBN信号进行6层小波分解并重构，提取各层重构信号的均值和均方根，并讨论分析了各特征值随所加应力以及温度变化的相对变化关系；将温度、原始MBN信号的均值和均方根以及各分解系数的均值和均方根作为神经网络的输入，压应力作为神经网络的输出建立新的BP神经网络模型求取应力值并与之前的神经网络模型做对比。