铁路信号设备是保证行车安全、提高运输效率的关键设施,道岔转换设备是铁路信号系统中的重要基础设备,其状态优劣直接影响着铁路运输的畅通,同铁路运输安全之间也存在紧密的联系。当前,对于道岔设备采取的维护维修方式基本是混合型方式,即天窗期间日常维修结合周期性检修的混合方式。由于当前铁路信号监测系统智能化程度不高,当道岔设备出现故障时,现场仍旧采用维修人员人工分析故障报警的传统方法。该方法一方面会过度依赖现场维修人员的实践经验和专业知识,另一方面在诊断效率方面无法满足如今铁路快速发展的需要。研究智能化道岔转换设备故障诊断方法对于信号设备维修维护水平提升具有重要意义。本文以ZD6型转辙机为例,在分析其故障原因和故障模式的基础上,采用随机森林算法作为道岔转换设备故障诊断方法,并采用实际监测数据进行了验证。论文的主要工作如下:（1）道岔转换设备故障模式分析及数据库设计。基于道岔设备的机械及电气原理对常见的故障模式按照历史统计报告和发生频率给出序号标签,并分析各故障类别标签下相应的故障原因,给出维修建议。经过筛选分离出监测系统故障及正常数据,并针对故障数据的采样不平衡性进行数据预处理。以历史专家经验库为基础,添加已处理分离的故障及正常数据,合并建立本文道岔转换设备故障案例库。根据需要做出符合机器学习数据需求的数据结构定义,完成数据库设计并给出其E-R图。（2）道岔转换设备故障诊断方法研究。通过分析道岔设备特性,本文研究基于随机森林的道岔转换设备故障诊断方法,给出理论分析及模型建立过程。摒弃对动作过程分段提取特征的陈旧方式,采用不分段方式提取参数作为待选特征集。按照6:2:2的比例分割选出模型训练集、测试集及验证集数据,并以泛化误差为调优基准进行模型优化,最后与其他算法进行了对比实验。（3）道岔转换设备故障诊断功能软件及其交互过程设计。本文确立故障诊断功能需求,并设计完成了功能软件架构及用户交互流程,且以乌鲁木齐局某站场实际道岔设备的数据作为样本进行验证。本文的研究成果为一种高精度的基于随机森林的道岔转换设备故障诊断算法和基于此算法的前端软件。验证表明,该方法对道岔设备故障诊断进行了智能化完善,为专家经验库提供了经验故障累计,在未来将为道岔设备的安全运行提供保障。图43幅,表11个,参考文献52篇。