近年来,随着我国高速铁路的迅速发展,中国已经成为高速铁路系统技术最全、速度最快、运营里程最长、集成能力最强的国家。CTCS-3(Chinese Train Control System Level3)级列控系统的高可靠性为高速列车的安全平稳运行提供了保障。高速铁路信号系统车载设备(简称“车载设备”)作为CTCS-3级列控系统的重要组成部分,主要负责生成目标距离控制曲线、超速运行防护,起到保障行车安全的重要作用。因此,对车载设备进行故障诊断,保证其可靠运行具有重要意义。随着车载设备向复杂化、系统化、自动化的方向发展,其多数故障呈现隐蔽性、多样性、重叠性等特点,增加了车载设备维护的难度。仅仅靠机务段检修人员凭借经验对车载设备的故障进行诊断,远远满足不了高速铁路现代化对系统故障诊断高效率的需求。本文在研究智能故障诊断技术以及车载设备维修现状的基础上,将案例推理技术引入到车载设备故障诊断领域,便于维护人员迅速、准确的对车载设备的故障进行诊断,以保证列车的高效运行。本文首先在查阅分析车载设备结构、故障特点、故障案例记录的基础上,结合案例推理原理,研究设计具有故障诊断和案例学习功能的车载设备故障诊断系统。通过分析常用故障案例表示方法,在车载设备领域采用基于面向对象技术和数据库技术相结合的案例表示方法。详细介绍了案例组织、案例修正、案例学习以及案例维护,并提出利用层次组织方法对案例库进行组织,将整个故障案例库分为：系统案例库、代表案例库、子案例库。其次,采用加权K-NN算法计算案例之间的相似度,避免传统近邻算法中所有的案例特征属性对案例相似度影响相同的问题。利用粗糙集的理论知识,对案例属性约简,计算特征属性重要度,最后做归一化处理得到案例特征属性权重,克服传统权重计算算法客观性差的缺点。提出的车载设备故障诊断系统采用分阶段近邻检索策略对案例进行检索。该策略结合三级案例库的组织结构,减少案例检索的次数,提高案例检索的效率。最后,根据系统需求,在Microsoft Visio Studio2010平台下,开发出车载设备故障诊断系统,并对整个系统的诊断流程、功能模块、数据库设计进行介绍。利用具体的实例来验证该故障诊断系统的可用性和有效性。总结分析了本文所做的研究工作,指出该诊断方法应用的局限性,并对进一步研究工作进行了展望。