铁路信号联锁系统是铁路信号领域的关键系统之一,其工作状态直接影响列车的运行安全和乘客的生命安全。现有情况下,对信号联锁系统的故障定位主要基于信号集中监测系统采集的联锁系统相关信息,工作人员通过人工分析此信息来定位故障点,对监测信息的智能化分析程度不高。随着高速列车运行速度的提升和运行间隔的缩小,实现铁路信号联锁系统智能化故障诊断是铁路运营长久发展的迫切需求。近年来,随着人工智能技术的发展,神经网络技术也取得很大进步。神经网络具有良好的非线性和自学习性,它可以通过自身学习逼近任何非线性系统,在处理复杂系统问题时具有极大的优势。由于联锁系统的结构复杂,系统建模困难等特点,将神经网络引入联锁系统智能故障诊断中,必然可以提高信号联锁系统故障诊断的效率,是实现信号联锁系统智能化故障诊断的重要研究方向。本文主要基于三类不同结构和原理的神经网络对信号联锁系统故障诊断方法进行研究,并以五线制道岔和调整状态下的25HZ相敏轨道电路的常见故障模式为例验证方法有效性。本文的主要内容如下:(1)对铁路信号联锁系统的结构进行划分,简要分析系统的工作原理及故障高频发生部位。基于信号集中监测系统采集的各项联锁相关信息分析故障类型,以五线制道岔和25HZ相敏轨道电路为例进行智能化故障诊断方法的深入研究;(2)基于信号集中监测系统采集的正常工作监测曲线及故障曲线,以信号时域特征量提取故障基本特征,建立初始诊断特征集。分别利用CDET算法和K-means算法两种方法分析敏感特征,综合确定故障诊断最优特征组合,降低特征维数并作为后续神经网络故障分类器的输入特征;(3)基于RBF网络,Hopfield网络及SOM网络各自的结构特点和工作原理,分别设计实现各网络的故障诊断功能,说明各网络在故障诊断方面的实现过程及原理,并简要分析各网络在网络训练过程中存在的算法缺陷;(4)针对三类网络在训练过程中存在的缺陷,引入人工蜂群算法对各网络的训练过程进行优化,详细分析蜂群算法在各网络中的优化原理和优化流程,最后基于各网络中相同样本的诊断结果对优化前后的网络模型性能进行比较评估;(5)以信号集中监测中采集的ZYJ7交流转辙机三相电流动作曲线和25HZ相敏轨道电路电压监测曲线为例验证算法有效性,并为其它信号监测设备实现神经网络智能故障诊断实现提供思路。本文基于三类神经网络设计实现铁路信号联锁系统故障诊断,研究表明,相比于其它故障诊断算法,基于神经网络的故障诊断方式在复杂系统中可以快速、准确的判断故障类别并定位故障发生点,三类神经网络均可以不同形式有效完成故障模式的诊断识别,对神经网络技术在铁路信号系统智能故障诊断领域的应用提供参考。