21世纪以来，我国的铁路运输业得到了迅猛的发展，是人民的主要交通方式之一，铁路安全运营变得尤为关键。目前，铁路信号设备在铁路运输的过程中会发生许多类型的故障，信号设备的故障诊断较为复杂，所以铁路信号设备故障问题无法全部诊断得出结果，并且诊断结果的准确率有待进一步提升。在此基础上提出了全新的方法，主要引入了神经网络对不同的设备以及传感器故障进行自动诊断。其中具体的诊断过程为，先通过铁路信号设备将传感器运行的数据进行采集和处理，之后对铁路设备的传感器故障模型进行建模，再对该模型进行训练，最后使用训练后的模型进行自行诊断。通过相关的对比实验可以证明，在具体铁路信号传感器故障的诊断中，能够使其更快速地诊断，并且诊断准确率超过80%，可以为铁路信号设备稳定运行提供保障。