本发明公开的一种基于模式识别的转辙机故障识别方法，包括先将待测电流数据与标准电流数据基于时间轴和电流轴分为N段，再通过小波分解重构的方法分别对N段数据滤波处理，最后将经处理的正常数据与待识别数据进行FastDTW算法处理，将得到的结果依据阈值的方式来判断数据是否正常。本发明方法通过初始数据分段、去噪等数据预处理的方式很大程度上减少了FastDTW算法的运算量，加快运算效率，为后期的故障数据与故障数据库之间进行模式匹配得到了可行性保证，由于转辙机具有在启动和锁闭阶段故障率高的特性，从而增加相似度权重参数，为第一段数据与最后一段数据设置较高的相似度权重值来提高故障检测准确率。
