轮毂轴承单元属于滚动轴承的一种，是汽车上重要的承重和动力传动部件，其寿命和性能直接关系到整部汽车的安全性和稳定性。然而，随着汽车轮毂轴承单元的集成化、复杂化，轴承故障表现出相关性、复杂性和不确定性等特点，从而导致轴承的振动和噪声信号表现出强烈的非线性，增加了轴承故障检测的难度。相关研究表明目前国内汽车轮毂轴承厂商缺乏相应的性能试验技术，因此开展汽车轮毂轴承单元检测方法的研究及系统的开发，无论在理论研究还是工程实践都是很有意义的。本文首先分析了国内外轮毂轴承单元的检测系统及性能试验技术的发展现状。在此基础上，分析总结了目前机械系统的几种主要智能故障检测方法，并给出了各个检测方法的优缺点。接着，为了有效解决故障检测存在的问题，提高检测结果的精确度和智能化，增强在工程上的实用性，论文根据生物免疫机理，开展了人工免疫系统主流理论的研究，分析了自体——非自体理论存在的问题，并着重分析介绍了危险理论的基本原理。随后，在小波包特征提取技术的基础上，论文研究出一种适用于汽车轮毂轴承单元故障检测的危险理论算法。在此算法中，给出了轮毂轴承单元状态特征向量、抗原、抗体及亲和度的数学表示，构建了危险区间，定义了危险理论中的三种信号。该算法具有较高的故障检测率，较低的误判率。仿真实验表明了该算法的有效性。除了理论研究，论文还在测试软件开发和实验平台设计等方面开展了相关工作。论文采用Visual Basic语言设计了汽车轮毂轴承单元故障检测系统软件，进而，设计了汽车轮毂轴承单元检测试验台。此汽车轮毂轴承单元试验台可完成对汽车轮毂轴承单元的漏脂、温升、抗泥浆盐水等试验，能提高试验的效率并降低试验的成本。最后，通过试验现场采集的数据，验证了本文提出的适用于汽车轮毂轴承单元故障检测的危险理论算法的有效性，具有一定的工程应用价值。