制动系统是城市轨道交通车辆的核心设备，一旦发生故障，将会严重危及乘客的生命安全。为保障列车的行车安全，开展城市轨道车辆制动系统状态监测及故障诊断技术的研究是十分必要的。本文围绕模糊与专家系统相融合的诊断技术开展研究，主要内容包括：1.状态变量的获取是开展故障监测及故障诊断的前提。首先通过分析城轨车辆制动系统的组成，利用故障获取法，得到若干制动系统的常见故障；剖析了状态变量的选取标准以及获取系统状态变量的方法；通过置信区间概念的引入，得到了制动系统故障的数据源。2.模糊诊断法和专家系统诊断法是目前比较流行且较前沿的技术。本文通过对比几种人工智能故障诊断技术的优劣，针对城轨车辆制动系统交叉故障多、故障层次复杂、故障知识难以精确匹配等特点，进而选用了模糊和专家系统相结合的诊断方案，减轻了传统专家系统获取知识的难度，并使所开发的系统更加贴近实际。3.模糊知识库和推理机是模糊专家系统的两大重要组成部分。本文介绍了模糊知识的表示方法，并设计出模糊知识库的表结构；研究了模糊推理的流程，针对实际故障，选择适当的隶属函数，继而求解出模糊关系，并得到最终的模糊决策，在触发多条规则的情况下，设计了合理的模糊冲突消解策略，获得最终的诊断结果，验证了结果的正确性。4.数据库技术和面向对象的编程方法是系统开发的关键技术。本文选择了VisualC++作为开发工具，选取了Access数据库作为系统数据库，使用ADO作为数据库的访问技术。完成了用户管理模块、实时监测模块、自动诊断模块、知识库管理模块、对话诊断模块及辅助功能模块的设计，最终实现了整个城轨车辆制动系统监测及故障专家诊断系统。