随着铁路信号系统自动化、信息化和智能化发展,监测方法或手段也越来越先进,系统设备在各种环境下运行的状态监测的数据越来越繁多,但是对于海量数据的整合和处理方面方法还不够成熟,采用传统的质量评估方法已经有较大的局限性,不足以支持现代铁路的高速发展,因此基于监测数据的铁路信号系统设备的质量状态评估研究有很大的必要性。本文针对铁路信号系统新的监测手段和海量监测数据的特性,建立了铁路信号系统设备质量评价的体系框架,整合确定了评价指标,并联合层次分析法(AHP)和模糊综合评价法(FCE)确定评估的算法,同时设计并实现了质量评价系统,并用于实际的铁路信号设备中。首先,结合数据处理的基本过程对铁路信号系统设备数据来源、数据分类、数据特征以及数据处理方法做了详细说明,引出了本文是利用数据统计和分析方法──综合评价法和预测分析法对信号系统设备的质量评价方案进行设计以及质量状态预测设计。其次,通过对海量监测数据的分析得到影响铁路信号设备质量的因素,选取实际可以量化的指标,确定评价体系,选择基本的数学方法AHP法计算其权重,建立其隶属函数,再利用FCE法创建质量评价模型。得到评价结果后,本文进一步对铁路信号设备将来的发展趋势做了详细研究,即利用改进后的FCM算法GM(1,1)预测模型对其做预测分析,使得设备管理更加科学和合理。最后,本文基于QT编程软件设计了实现质量评价的软件部分,对于软件架构、数据存储、数据交互等做了展示,也详细描述了实现评价的全过程。同时介绍了Matlab软件实现质量状态预测的流程。得到质量评价的结果能够反映当前设备的质量状态,充分体现了设备管理历史数据统计的作用,预测结果可以对设备的预防性措施作参考。选取铁路信号系统的轨道电路系统发送器设备作为实例,依据其影响指标的评分结果对其进行质量评价,再依据评价结果进行质量状态预测。