电力机车是一个结构非常复杂的系统,绝大部分时间都处于工作状态,这就要求电力机车的部件具有较高的可靠性。而网络控制系统作为它的核心部件,具有控制、监测等功能,对机车的高效运行起到了决定性作用,因此本论文以HXD2型电力机车的网络控制系统作为研究对象进行研究,主要研究内容如下:首先,研究了目前网络控制系统故障诊断方面存在的不足,提出基于故障树和贝叶斯网络两种网络控制系统分析方法。其中主要介绍了贝叶斯网络法的基本理论、故障树分析法的定性分析、定量分析、德尔菲法的模糊表示和故障树转换为贝叶斯网络方法,并研究了HXD2型电力机车网络控制系统的内部组成结构。将专家经验和故障记录表作为知识库的支撑,整理出故障数据,并将数据具体划分为故障部位、故障类型、故障原因3级故障体系。然后,利用故障树分析法和贝叶斯网络法将获取的故障数据分别在事故树绘制与分析软件,Python软件中进行建模、仿真和实例验证。对比这两种实验结果发现故障树分析法适用于分析简单模型,不易实现复杂模型的更新,而贝叶斯网络不仅可以通过代码实现复杂模型的更新,而且实现了层层推理。但考虑到父节点的发生对其子节点的影响,需要进一步优化贝叶斯网络中父节点参数,可以看出优化后的贝叶斯网络不仅提高了故障诊断效率,而且使诊断出的故障原因更具说服力。最后,选用优化后的贝叶斯网络法实现了网络控制系统的故障诊断。利用python中的Py Charm工具进行贝叶斯网络的建模分析、并借助Visual Studio软件实现可视化界面,该界面主要包含登录界面、初始化设备管理模块、诊断案例管理模块、模型生成模块、维修决策模块。