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近年来,随着我国高速铁路的迅猛发展,列车速度得到不断提高,对铁路运输的安全保障技术及要求越来越高。ZPW-2000K无绝缘轨道电路是高速铁路信号系统重要的基础设备,它在保障列车安全、提高高速铁路运输效率等方面起着十分重要的作用。因此,ZPW-2000K无绝缘轨道电路的正常工作是保障铁路运输生产安全的重要手段。当ZPW-2000K无绝缘轨道电路发生故障时,目前铁路电务人员主要采用人工方式进行故障诊断,其主要不足在于诊断方法的智能化水平依然较低,人工依赖程度较高,无法实现故障的快速诊断,这与我国高速铁路快速发展与安全运营要求是不相符的。因此研究并提高ZPW-2000K无绝缘轨道电路的故障诊断技术就显得非常重要。本文是基于上述目的开展研究的,主要工作如下：首先,对ZPW-2000K无绝缘轨道电路的系统结构及原理进行分析,同时,介绍了贝叶斯网络的相关理论知识。针对轨道电路故障不确定性的特点,分析了贝叶斯网络在处理不确定性问题的优势,研究贝叶斯网络作为轨道电路故障诊断系统的关键技术及应用。论文分析了如何利用轨道电路监测终端生成的的历史报警信息表和现场电务维护人员以及车间技术人员记录的故障信息创建故障数据表,研究了如何利用故障数据和专家知识构建故障诊断时所需要的最优贝叶斯网络结构,以及在得到最优贝叶斯网络结构后如何进行参数学习得到故障节点的概率分布以及贝叶斯网络推理等。论文通过系统原理分析,设计了户交互层、数据处理层、数据存储层三层结构的轨道电路故障诊断系统总体构架。分析了故障诊断系统各功能模块及故障流程的基础上,最终利用MATLAB、VS2010等开发工具,开发了ZPW-2000K无绝缘轨道电路故障诊断系统,并会给出故障诊断结果以及相应的维修建议,帮助电务维修人员在处理故障时提供技术支持,提高故障诊断效率。