继电器作为系统中完成电能分配、信号切换功能的开关器件,其可靠性与健康状态直接影响整个系统的性能和可靠性。尤其是关键位置处的继电器,不仅造价高昂而且一旦发生故障,将直接造成灾难性后果。同时,工业4.0、智能制造、物联网等技术的发展,也对继电器的智能化提出了明确的需求。因此开展继电器的在线监测与故障诊断技术研究,使其具备自监测、自诊断等智能化特征,具有重要的实际意义。本文以某铁路信号继电器为研究对象,通过故障模拟获取故障数据,进而构建故障状态数据库,在此基础上完成对铁路信号继电器的故障状态诊断与评估。主要工作如下:首先,采用故障树分析方法对铁路信号继电器进行故障分析,梳理出铁路信号继电器常见的故障模式,探究其失效原因,并结合实际情况总结出主要的故障模式,为后续的故障模拟奠定基础。其次,建立铁路信号继电器的虚拟样机模型,结合实际应用情况,将衔铁卡滞、弹簧松动、线圈电阻退化、触点磨损确定为四种主要的故障模式,并以参数退化5%、10%、15%作为故障模拟的水平。进行故障模拟,获取线圈电流波形,与故障实物注入测得数据进行对比,定性分析故障机理。然后,通过分析铁路信号继电器线圈电流波形在不同故障模式下的变化特征,通过定义电流波形特征量的方式,给出能够反映继电器退化故障的故障特征。综合考虑铁路信号继电器生产实际以及单故障、耦合故障的发生情况,完成继电器故障数据库的构建。应用支持向量分类机,对故障状态进行诊断验证,并对诊断结果进行评价。最后,对铁路信号继电器进行实物故障注入模拟与验证。通过搭建铁路信号继电器的在线监测、诊断系统,实测获得实物故障状态数据库,并基于前文方法,进行继电器故障状态的评估与诊断,以验证本文方法的有效性。本研究可为电磁继电器的智能化提供技术支撑。相关的理论和方法还可用于继电器的生产过程质量异常诊断中。