高新技术在工程系统中的应用,极大地改善了系统的性能,同时也显著地增加了系统结构的复杂性,给系统故障诊断提出了严峻的挑战。这些挑战主要包括:(1)系统故障单元具有动态相关性;(2)故障参数分布多样性;(3)故障样本少而导致的认知不确定性。如何针对复杂系统独有的故障特性,建立其认知不确定性下故障诊断模型及动态故障诊断策略以便快速定位故障、降低维修时间和成本都具有极为重要的意义。首先,针对复杂系统中采用大量冗余技术而导致的动态故障特性及认知不确定性问题,论文提出了一种认知不确定性下复杂系统故障模型的构建方法。利用动态故障树建立故障模型,以模拟其动态故障时序特性;针对复杂系统部件故障参数分布多样性的特点,分别采用了不同的方法。对于服从指数分布的部件,采用三角模糊子集和区间三角模糊子集的方法来描述其故障率,建立了基于三角模糊数加权均值区间故障率的估计算法;对于服从威布尔分布的部件,提出了基于变异系数法估计其参数分布,得到部件区间故障率。这能有效地解决系统中模糊性、认知不确定性和部件故障参数分布多样性的问题,可避免部件故障率确定过程中的主观性。其次,针对传统动态故障树分析方法的不足,论文提出了将动态故障树转化为动态证据网络的分析方法。通过将动态故障树图形结构和数值结构与动态证据网络作一一映射,使动态证据网络能够完整的表达系统的动态逻辑特性。该方法引入了D-S证据理论,有效地解决了底事件故障率是区间值的问题;同时,确定了动态证据网络中根节点的条件信度质量分布以及静态逻辑门、动态逻辑门转化为动态证据网络的条件概率分布,实现了对故障特性及其故障过程的动态建模。利用Netica仿真软件,可求得任意时刻系统可靠性、重要度以及其他参数。通过算例分析验证了动态证据网络建模的科学性和可行性。最后,综合考虑诊断重要度、Birnbaum重要度和信息启发式函数等多源故障信息,在故障信息属性值是区间数且其权重信息未知的情况下,采用熵权法求解其权重值,并提出了改进型VIKOR区间多属性故障诊断决策算法,得到最佳的故障搜索方案。本文以城市轨道交通系统中制动系统的失效为研究对象,探讨了当制动系统发生故障时如何以最快、最小诊断代价定位故障并使系统恢复正常的诊断策略,仿真结果表明了本文所提方法的有效性。