摘要

本文针对传统轨道电路故障诊断方法精度低、实时性差等问题，提出了一种基于多源数据融合的轨道电路故障诊断方法。该方法通过采集轨道电路运行过程中的电气参数、环境因素等多源异构数据，运用小波分析提取时频域特征，构建基础信息库；结合关键特征参数提取与阈值判定，实现故障类型初步分类；引入证据推理方法融合多源数据分析结果，形成诊断决策支持方案。实验结果表明，该方法故障检测率达97.8%，误报率仅为2.1%，诊断时延为83 ms，故障类型识别准确率为94.6%，显著优于传统方法。

关键词