目前随着我国铁路行业高速发展,我国铁路基础设施的数量也在逐渐增多,而设备的健康状况管理与监测问题一直没有得到很好的解决。当前我国铁路对于运输设备的维护主要采取“计划修”的手段,即以预防为主的定期维护,而这种传统的维修模式已经不能满足我国铁路发展形式下的新要求,迫切需要对铁路设施运行与健康状态进行监测分析,采取“状态修”或“预测修”的智能维护模式。另外,当前铁路系统各专业也已经积累了大规模的海量数据,并且还在呈现不断增长的趋势,但目前还缺乏一种有效手段来对铁路基础设施的健康状态进行统一管理以及对设备运行过程中所产生的海量数据进行有效的挖掘分析。本文以道岔缺口及转辙机设备状态的监测分析为研究重点,全面了解分析了国内外研究现状,提出了铁路道岔缺口大数据智能监测分析平台的研究思路,并通过铁路道岔缺口大数据智能监测分析平台相关技术的研究,实现了铁路道岔缺口及转辙机设备的状态管理、智能监测与综合分析。本文主要研究内容包括以下几个方面:(1)首先围绕当前铁路道岔缺口监测现状与实际业务需求进行分析,并根据目前主流物联网、大数据以及机器学习的相关技术,对道岔缺口大数据智能监测与分析平台的整体架构、各部分主要功能以及所涉及相关技术进行了设计与研究。(2)在完成了铁路道岔缺口大数据智能监测与分析平台设计的基础上,对其各部分功能的具体实现方法与技术细节展开了深入研究,包括数据采集接入存储的实现、大数据处理分析的实现以及数据挖掘机器学习模型的实现等。(3)文章最后对于道岔缺口大数据智能监测分析平台在实际生产环境中的功能和性能进行了详细的测试,经过对测试结果的研究分析,证明了本文所设计平台能够有效地实现对道岔缺口以及转辙机设备的智能监测分析,满足铁路基础设施对于设备状态的管理和监测需求。