CTCS-3(Chinese Train Control System level 3,中国列车控制系统三级)是体现铁路信号智能化的重要技术之一,其功能主要是指挥列车运行、保证列车运行的安全以提高铁路运输的效率和改善现场的劳动条件。列控系统的故障安全问题随着高速铁路的发展变得日益重要,尤其是列控系统的车载设备故障率和故障表现在整个铁路运营中更为突出。贝叶斯网络故障分析方法因其良好的因果性和完整性成为了系统诊断决策分析常用方法之一,但是由于先验信息的难以确定,单一的贝叶斯网络很难在较复杂系统中应用。论文以列控系统CTCS3-300T型车载设备为研究对象,提出了一种基于模糊数学及数理统计相关知识,综合贝叶斯网络的方法对车载设备系统故障类型进行分析。论文从系统科学的观点出发,对CTCS3-300T型车载设备的原理结构进行了分析,对导致其故障的软硬件进行了探究,结合运营一线的故障报修统计数据进行故障树分析,从而建立模糊贝叶斯网络模型,并实现了系统诊断算法的验证,具体研究内容为:(1)分析研究了CTCS3-300T型车载系统原理图和结构图,熟知其工作原理和运营方式。使用故障树和故障类型影响分析的方法对其进行故障分析,建立故障事件的贝叶斯网络结构模型。运用贝叶斯网络工具箱对模型进行系统计算,通过对贝叶斯决策方法和模糊理论的结合,合理地提出了模糊贝叶斯决策方法。(2)剖析了贝叶斯决策理论,将模糊理论应用到贝叶斯决策中先验信息、样本信息和后验信息中。将贝叶斯网络决策模型中获得的样本信息和先验信息模糊化,利用模糊理论中的交集复合得到修正后的模糊后验信息,结合各故障点的损失指数,计算得到模糊后验信息,最后根据决策理论中损失函数法计算出的故障损失函数期望进行决策。(3)结合武广高铁三年中CTCS3-300T型车载设备故障报修统计记录和设备原理结构的分析,将模糊贝叶斯决策方法运用到实例中。结果表明,论文中建立的决策模型的计算结果对于车载设备故障排查过程耗时方面有了一定的降低,并对CTCS3-300T型车载设备存在的安全薄弱环节的研究提供一定的借鉴。