在无绝缘轨道电路中,补偿电容主要用于改善信号的传输质量,其故障会直接影响到列车运行控制系统的正常工作,进而会危及列车的行车安全。目前铁路现场在补偿电容故障检测在及时性和完备性等方面还存在不足。因此,本文基于补偿电容故障对机车信号感应电压幅值包络的影响,对多补偿电容故障进行在线诊断。论文主要研究内容如下:(1)提出了基于BP神经网络的多补偿电容故障的诊断算法。将感应电压幅值包络曲线按补偿电容位置进行分段,并以分段后每一段的面积为故障特征作为BP神经网络的输入进行网络训练。最后用验证集对训练完成后的神经网络进行验证。(2)提出了基于幅值特征的多补偿电容故障诊断算法。以机车信号的幅值趋势为特征,按补偿电容位置对机车信号感应电压幅值包络曲线进行分段处理并计算每一段的特征,将每一段的特征排列形成的特征序列从发送端向接收端进行查找其中的特定值,以实现故障的初步诊断和检测。针对特定的故障模式,采用一阶导数为约束条件进行二次判别,以实现准确的故障识别。最后用仿真数据进行了验证。(3)设计实现了补偿电容远程状态监测的软件。将基于本文算法开发的相应软件模块与现有的机车信号远程监测系统相集成,并与现有补偿电容故障诊断算法相比较。本文针对多补偿电容故障的情况,基于补偿电容远程监测平台提出了一种多补偿电容故障的实时监测算法。实验效果优于现有方法,并且该算法已在部分铁路局试用。