目前,我国高铁总的营业里程已经超过3.5万公里,而随着8纵8横大网逐步发展完善,安全运营正逐步取代大规模建设,成为未来高铁发展的主要方向。当前,我国铁路运输面临的重大问题主要为运输体量大、机车品种多,钢轨需经受复杂的载荷作用、地理气候、运营工况的考验。相关的安全运营较为落后,如铁路钢轨伤损检测依旧采用传统技术,如超声波检测技术、涡流检测技术、射线检测技术、渗透检测技术、磁力检测技术等,而这些技术难以满足日益缩短的天窗时间及复杂情况的需求,探索新的检测技术已成为当前铁路安全运营的关键。本文以实现道岔伤损实时监测为目标,在深入分析了道岔伤损类型的基础上,对光纤光栅检测、光学图像检测以及基于声发射技术的压电能量法等几种无损检测方式进行比选,并做出了相应的试验方案。通过试验发现基于声发射技术的钢轨伤损检测方法适用于道岔钢轨状态在线监控及早期或临近破坏预报,值得重点关注和考虑。在信号处理方面,选择了经典声发射信号处理算法、能量谱比值、基于小波(包)分析的声发射信号处理方法进行试验。分析各类方法的利弊,发现基于小波(包)分析与大数据数学工具聚类相结合的信号处理方法,能够以聚类的结论作为对检测对象的动态裂纹、裂纹萌生及裂纹生长等进行不同的响应。本文通过一系列试验,证明声发射技术监测钢轨裂纹伤损是可行的,并且具有可实时监测的巨大优势,但作为在钢轨伤损的检测上仍处于初步研究阶段的声发射技术,目前在理论和实验上对该技术在钢轨伤损检测上的可行性验证仍不足够,现场应用仍有待进一步深入的研究。