目前高速铁路迅猛发展，而铁路铁轨的健康状况直接关系到行车的安全，所以能快速准确地实现对铁路铁轨的高速巡检成为当前的首要任务。由于涡流效应的存在，钢轨漏磁检测技术的巡检速度受到限制，本文以此为研究对象，展开研究工作。本文首先介绍了目前铁路存在的问题及应用在铁路检测方面的几种常见无损检测技术，阐述了相关电磁无损检测技术的原理，并分析了高速漏磁下的速度效应及其根源—涡流效应。然后采用Ansoft Maxwell电磁场仿真软件，建立了两种三维瞬态高速电磁检测模型，分别为模型一、模型二。模型一中涡流效应影响比较小，用于在漏磁检测中减小涡流效应的影响；模型二中涡流效应影响较大，用于设计新的结构，以在高速条件下对涡流效应加以利用。然后，根据两种模型，搭建了两种相对应的高速检测实验平台。针对现有的钢轨模型，采用两种检测平台分别对其进行检测。对平台一采集到的数据进行处理之后，针对缺陷的不同参数，提取相应特征值，建立RBF神经网络，用以消除涡流效应对缺陷检测和量化造成的影响。对建立的神经网络进行了测试和验证，证明了该算法在本系统中的准确性和可靠性。此外，对平台二采集到的数据进行处理，找到了评价缺陷深度和与钢轨走向夹角的参量，也验证了此模型仿真的正确性。最后，在仿真研究和两种实验平台下的试验结果对比分析均发现：在速度大于30m/s时，受涡流效应的影响，模型一和平台一的检测灵敏度降低，而模型二和平台二的灵敏度随着速度的增大会提高。所以，本论文以30m/s的速度为分界线选取不同的实验平台，从而实现两种技术的互补。