道岔作为铁路信号设备的重要一环,不仅负责线路的转换还保障轨道线路的运营安全。随着我国铁路线路的增长和行车密度的增加,道岔设备故障频率日趋频繁,因此研究道岔故障诊断方法、提高诊断自动化水平具有重要现实意义。本文在总结国内外研究的基础上,于定量和定性两个方面研究道岔故障诊断方法。首先,详细介绍道岔设备的结构组成,阐述其控制原理和工作过程,同时在总结和分类常见道岔故障模式的基础上,提出本文重点诊断的故障类型并给出故障原因。其次,设计道岔运转信号采集系统并进行现场信号采集。根据系统的需求分析,完成硬件设计和选型,并于LabVIEW平台上完成了系统相关功能模块的软件编写,同时详细介绍该系统在现场的安装情况和道岔运转信号的采集过程。然后,从定量的角度提出基于DWT和C-SVM的道岔故障诊断方法。该方法先对道岔运转信号进行基于K-Means的聚类分析,以确定包含最多故障信息的信号类型,之后对该类型信号进行DWT实现故障特征提取,并利用C-SVM对归一化后的特征信息进行故障识别,从而实现对道岔的故障诊断。以实测的故障信号进行交叉验证实验,结果验证了所提方法的准确性和有效性。最后,从定性的角度提出基于定性趋势分析的道岔故障诊断方法。该方法先采用区间半分法对道岔不同状态下的典型运转信号进行趋势提取,建立故障诊断知识库,之后对待诊断信号进行趋势提取,并计算其趋势序列与所有故障趋势规则的匹配度,综合比较匹配度值从而实现道岔故障诊断。实验结果表明,所提方法表现出较好的准确性,并于单故障分辨能力方面优于本文所提的定量故障诊断方法。