随着我国经济的飞跃发展,铁路交通尤其是客运已逐步进入高速化时代。具有世界先进水平的高速列车在我国大范围开行,大幅度提高了我国铁路客运能力,取得了巨大的社会效益和经济效益。随着愈来愈多的高速列车投入运用,如何维修、管理好这些高速列车,使它们安全、可靠、高效、经济地运营,无疑成为当前迫切需要解决的问题。而以可靠性为中心的维修思想(Reliability-Centered Maintenance, RCM)在当前可靠性工程领域应用越来越广泛,其维修思想就是根据设备实际运行情况,积极采用先进的检测诊断技术、可靠性和寿命评价技术,以最少的维修资源消耗,运用逻辑决断分析方法来确定所需的维修内容、维修类型、维修间隔期和维修等级,制定出维修大纲,从而达到优化维修的目的。但是传统RCM缺少定量化工具,因此本文在RCM维修思想的指导下,确定了高速列车设备维修决策过程,并着重研究了设备重要度分析、设备寿命模型、维修间隔期确定以及维修优化、状态评价及预测等关键问题的定量分析方法。高速列车设备维修决策需要建立在设备重要度分析和设备风险分析的基础之上。文中分析了影响高速列车设备重要性的因素,建立了基于模糊加权最小二乘法的高速列车设备重要度分析模型,并通过实例计算加以验证。在变权综合方法分析的基础上,提出了基于变权综合分析的故障风险分析方法。对高速列车设备可靠性模型的建立、参数估计方法进行了研究,针对三参数威布尔分布提出了一种相关系数法和最小二乘法相结合的参数估计方法。考虑到一些关键设备很难得到其故障数据,因此针对无失效数据,提出了基于无失效数据的分布参数的估计方法。针对不同的分布模型,分别分析了其失效概率的性质,并给出了失效概率的估计方法。在设备可靠性模型的建立过程中,引入了设备修复非新模型,并且对修复非新模型中年龄减小系数和故障率递增系数的确定进行了深入的探讨。根据建立的单部件可靠性模型以及修复非新模型和管理部门对部件可靠度要求或者经济性方面的要求,针对不同的部件采用不同的维修周期确定方法。在确定单部件设备维修间隔期的基础上给出了确定多部件预防性维修间隔期的优化模型。文中对设备的状态评估和状态预测方法进行了深入研究。通过对历史检测和故障数据的统计分析建立故障发展过程中两个阶段时间间隔期的分布函数,在此基础上,建立了考虑修复非新以及经济性要求的视情维修优化策略模型。以VC++为基本开发工具,并结合Matlab强大的计算能力,综合利用数据库、数据接口技术设计并开发了高速列车设备维修决策支持系统。