摘要：为提高轨道电路故障处理效率和正确率，对轨道电路的多故障诊断方法进行研究。建立基于最小二乘支持向量机的轨道电路故障诊断模型，用某轨道电路实测数据进行训练和测试，选择基于BP神经网络的故障诊断方法进行对比。结果表明：基于最小二乘支持向量机的轨道电路故障诊断方法能有效实现轨道电路5种故障的诊断，且具有更快的运算速度。与BP神经网络故障诊断方法比较，故障诊断正确率提高了17．14％，运算时间减少2／3。

关键词：故障诊断 最小二乘支持向量机 多故障分类 

单位：兰州交通大学自动化与电气工程学院 兰州730070