随着我国高速铁路的快速发展,在中国列车运行控制系统（ChineseControl Train）3-CTCSSystem,基础上增加自动驾驶ATO)Operation,Train(Automatic功能的C3+ATO系统是高速铁路向高质量智能化、高程度自动化迈进的一个重要节点,它也成为智能高铁的发展趋势。在此背景下,C3+ATO系统车载设备作为保障列车运行安全,实现列车自动驾驶的核心技术装备,若其发生危险侧故障,将会危及行车安全,造成列车发生追尾、侧翻或脱轨等严重事故。因此,研究C3+ATO系统车载设备可靠性与安全性,对后续改进设计、提高日常运营检修维护水平并降低其维护成本具有重要的意义。由于C3+ATO系统车载设备受到工作条件多样、认知水平不足、各类随机因素多和样本数据缺乏等因素影响,导致部件工作存在着不确定性;实际运行过程中由于受到振动、温度等外部环境影响因素,部件会产生一定程度上的性能退化,即在正常运行和完全失效状态中间还存在若干中间状态;此外,车载设备具有冗余配置,这也导致部件发生共同原因失效的可能性增加。针对以上问题,本文主要研究内容包括:（1）在对C3+ATO系统车载设备功能及结构分析的基础上,针对其存在不确定性问题展开研究。结合证据理论和模糊集方法描述部件故障概率的区间,利用树模型可直观描述部件间失效逻辑的优势,建立系统故障树和T-S动态故障树分析模型。由于树模型分析方法计算复杂,将故障树和T-S动态故障树映射为静态和离散时间证据网络（Discrete Time Evidential Network,DTEN）分析模型,并综合考虑不确定性、动态性、共因失效、降级场景和任务时间离散化等问题,对C3+ATO系统车载设备进行可靠性评估。（2）系统各部件在分析过程中会呈现一定的非均等重要性,本文利用基于静态证据网络和DTEN的分析算法,得到各部件的重要度和灵敏度,通过分析识别系统薄弱环节,进一步找出影响系统可靠性的高风险事件,为日常检修策略制定提供理论依据。（3）针对C3+ATO系统车载设备部件的性能退化情况,建立基于多状态Markov状态转移模型,利用DTEN分析解决系统的多态性问题,并比较不同维修策略对C3+ATO系统车载设备可靠性影响程度;通过分析导致不同冗余结构处于危险状态原因,建立基于动态证据网络的危险失效率量化模型,对C3+ATO系统车载设备进行安全性评估,为冗余策略的选择提供理论依据,并分析量化模型中各参数对安全性的影响。