作为列控系统的重要组成部分,无绝缘轨道电路（Jointless Track Circuit,JTC）在列车占用和地-车信息传输等方面发挥着重要作用,其工作状态直接关系到列控系统的正常工作,进而影响列车运行安全和铁路运输效率。目前,铁路上广泛采用信号集中监测系统（Centralized Signal Monitoring System,CSM系统）来实现对JTC的状态监测和故障诊断。因此,研究CSM系统对JTC的故障智能诊断算法以提升其诊断性能,具有很高的现实意义和研究价值。本文主要研究工作如下:1.基于传输线理论,建立CSM系统的监测数据模型,通过JTC半实物仿真平台对仿真模型进行验证,并分析CSM系统监测数据的影响规律。基于JTC和CSM的基本结构和工作原理,分别建立JTC调整状态下CSM系统现有监测点,即发送电缆设备和电缆侧、主轨接收电缆电缆和设备侧以及主轨和小轨接收器等电压的等效模型,并利用相应的JTC半实物仿真平台,对所建各模型的正确性进行验证;通过对监测电压有效值进行归一化处理,分析主要设备断线、电缆模拟网络分布电容或电感值偏小、匹配变压器电容或电感值偏小、钢轨线路补偿电容容值偏小和道砟电阻波动5种主要故障形式对CSM监测数据的影响规律,最后分别基于方差分析、卡方分析和互信息法,定量地分析不同故障形式对监测数据的影响规律。2.利用CSM系统监测数据,提出了基于随机森林的JTC故障诊断算法。该方法利用随机森林的随机特性和输出特点,增强了算法的泛化性。首先,基于随机森林设计相应的故障诊断算法;然后,基于CSM系统监测数据模型构建故障特征集,用来生成随机森林初始模型,确定随机森林的基本参数和再训练过程的阈值;最后,基于JTC半实物仿真平台对算法进行功能验证和性能验证。验证结果表明,对已知故障的算法准确率在92.18%以上,而对未知故障能够触发算法的再训练过程。由此可见,该方法能够对JTC常见故障进行精确定位,并对未知故障有一定的处理能力,提高了诊断算法的泛化性和智能性。3.设计并实现了基于CSM系统的JTC故障智能诊断软件。通过分析JTC智能诊断的需求,设计并实现了软件的总体结构与所需功能。实验表明,该软件能够实时采集CSM系统6个监测电压并进行图形化显示;通过诊断算法模型分析监测数据,实时诊断JTC的故障状态,并在软件界面及时地反映出故障结果、发生时间和故障处理措施。该软件具有较好的操作性和实用性,能够满足铁路现场的使用要求。图48幅,表5个,参考文献53篇。