随着铁路的不断发展,列车行车速度与行车密度的不断提高,对铁路信号设备的安全性与可靠性的要求也随之提高。作为保障铁路行车安全、实现信号联锁关系的基础设备,道岔对铁路信号车站联锁系统的安全性和可靠性尤为重要。另外,由于道岔较低的安全性以及构造的复杂性等特点,也使其成为轨道线路的三大薄弱环节之一。因此针对道岔设备故障诊断的研究显得尤为重要,并且根据道岔的作用及特点,其诊断过程的及时性和有效性也将是研究的重要部分。目前,国内主要使用微机监测系统实现对道岔进行监测,其方法主要是实时监测道岔的动作电流、功率时间特性曲线或室内道岔表示继电器的开关量等参数,进一步观察与分析所得到的监测数据得到道岔状态信息。此方法的故障识别对相关人员的工作经验有很大的依赖性,也在一定程度上影响道岔故障诊断的及时性、有效性和准确性。针对上述道岔转辙机故障诊断中存在的问题,本文提出了一种基于灰关联的道岔信号控制系统的故障诊断方法,并基于嵌入式开发平台进行设计与开发。本文提出了一种基于灰关联的道岔信号控制系统故障诊断模型,并逐步阐述该模型的建立及优化,使其诊断达到较为高效、准确的诊断效果。其主要研究如下:(1)在本文中首先对道岔转辙机的功率曲线进行分析,根据道岔转辙机动作特性,将其功率曲线分为五个区段。在建立故障诊断模型时以此为样本数据阐述故障诊断模型建立的步骤以及特征参数的选择、变换因子的选择以及故障诊断关联度模型的选择。(2)本文提出八种常见故障模式,与道岔转辙机正常工作模式共同组成故障诊断模式集,并针对每种模式提供多个样本数据构成故障模式样本集。针对该九种道岔转辙机模式,文中提出了多种时域信号特征参数以提供功率曲线最优特征选择。在对各时段功率数据特征值计算后,进行归一化处理,以归一化处理后的数据为基础,分别计算九种模式的各个时间区段的特征均值,并进一步计算所有样本各个区段的每个特征参数计算结果的特征均值。在完成以上工作后,利用Fisher准则,计算全部样本的类间方差与类内方差之比,选择各区段比值最大值对应的特征参数作为优选特征,同时选择构建优选特征集。(3)针对上述提供的优选特征集进行不同数据变换,并以不同的数据变换结果进行各个故障模式与正常工作模式之间的邓氏关联度计算,比较关联度大小确定变换因子,并确定故障特征序列。以上述确定的变换因子为基础,进行各故障模式之间针对不同关联度模型的计算,最终选择关联度值较小的计算结果对应的关联度模型作为故障诊断系统的关联度模型。基于上述研究方法所提出的道岔故障诊断模型,为完善故障诊断系统,本文以Ubuntu为操作系统,以Qt为设计语言,以故障诊断功能为核心,又设计了转辙机工作状态查询功能、转辙机动作操控功能、转辙机动作数据曲线显示功能以及转辙机动作数据存储和查询功能等。在构建完成故障诊断系统的同时,对关联度系数进行了实际测试选择,选择最优关联度系数以优化系统诊断的准确度。同时对所设计的系统进行了模拟测试与实际测试,经验证其可靠性良好,能够满足故障诊断可靠性需求。