电力机车的故障类型中,因轴承异常温升导致的轴承失效故障是最常见的,轴承温度在一定程度上反应出了机车运行的状况。机车在运行途中,短时间内轴承产生不正常的升温,预示着轴承存在故障缺陷的可能,持续的轴承发热会降低机车轴承的使用寿命,轴承的维护周期势必会缩短,更换频率也会增加;若是轴承异常温升长时间不被发现,最为严重的情况会导致车轴发生断裂的重大机车事故,带来的人员伤亡和社会经济损失不可估量。所以针对轴承异常温升的研究尤为重要。轴承温度的预测是机车故障检测问题的基础,为了获得准确率可靠的轴承温度预测值,本文进行了下面几个方面的研究:1.本文以HXD1C型电力机车的轴承为研究对象,首先将某机务段使用的JK00430型车载监测装置作为问题研究的基础设备,基于每根车轴安装在6个测点的温度传感器进行轴承温度数据的采集;2.考虑到采集的轴承温度数据受载重、运行时间、运行速度、环境温度以及行驶工况等不同因素的干扰,存在噪声大、数据失真、数据缺失以及量纲不同无法计算分析等问题,对数据采用降噪处理、平滑处理和归一化处理,获得高质量的轴承温度数据信息;3.鉴于机车处于不同运行工况下,轴承温升的变化程度受各种因素的影响是不同的,使用了皮尔孙相关系数法、肯戴尔相关系数法和斯皮尔曼相关系数法分别对机车整体运行和各种工况下运行时的轴承温度进行了相关性分析,针对每种影响因素计算得出相关性系数,根据相关性系数的正负大小确定变量对轴承温度产生影响的强弱规律,这是轴承温度预测模型建立的基础;4.分别采用随机森林法、多元线性回归法还有梯度回归树法,针对机车不同的运行工况,建立轴承温度预测模型,紧接着根据各个模型评价效果的好坏赋予不同权重值,分别得到了两两结合和全部结合在一起的轴承温度预测模型,将单独轴承温度预测模型和整体结合模型进行了细致化的比较,得到效果最优的是采用了回归树法与随机森林法相结合的轴承温度预测法;5.最后对轴承温度预测模型进行检验,以JK00430装置检测到的HXD1C型货运电力机车的轴温报警信息为参照,通过模型预测这些轴承的温度进而与门限值比较,产生异常温升的轴承是否与顶轮检测后的真实故障信息相对应作为验证模型准确性的方法。