轨道电路是轨道交通运行控制系统的基础设备,不仅能够用于列车定位和完整性检查,还能传递列车控制信息,它的工作状态对轨道交通系统的运行安全和效率有着重要影响。然而,当前国内轨道电路的监测和诊断技术过度依赖于人工操作,诊断和维修的效率较低,经常影响到轨道交通系统的正常运行,因此,进行轨道电路故障诊断和预测方法的研究具有重要意义。本文以FTGS轨道电路为研究对象开展了故障智能诊断方法的研究。简要介绍了FTGS轨道电路的基本结构与工作原理,针对其常见故障现象总结了故障类型并分析其故障原因。在此基础上对易发生故障的重要板件和关键模块进行了重点分析,并总结出影响轨道电路故障的关键参数,为后文进行故障诊断和数据预测提供了数据基础。针对FTGS轨道电路的故障参数特性,提出了基于一维卷积神经网络的轨道电路故障诊断方法,构建了FTGS故障诊断模型,利用轨道电路关键节点数据实现了轨道电路的状态诊断。通过案例仿真表明,利用FTGS轨道电路历史数据,该模型能够较为准确地判断轨道电路的工作状态,实现轨道电路的智能化诊断。在故障诊断的基础上进行了故障预测方法的研究,结合轨道电路关键节点的时间序列数据,提出了基于ARIMA的轨道电路关键节点数据趋势预测方法,并对该方法进行了详细的仿真流程设计,结合实际案例进行了验证。仿真结果表明,该方法能够对轨道电路关键节点数据的变化趋势进行有效预测,为轨道电路的预防性维修提供重要依据。最后,从工程应用的角度出发,在分析系统需求的基础上,初步设计并开发了FTGS轨道电路故障智能诊断系统。构建了轨道电路智能诊断系统的总体架构,采用python和Django相结合的应用框架,实现了对FTGS轨道电路的实时监测、故障诊断、故障报警等功能,为轨道电路的安全运行和维护检修提供数据和技术支持。