铁路作为现代综合运输体系的骨干力量,是国家的重要基础设施和经济命脉。近年来,随着我国铁路现代化和跨越式发展进程的不断推进,列车速度随之提高,运营范围不断扩大,对安全的要求也愈加严格,而信号设备作为保障铁路运输安全,提高运输效率的关键,保证其运行的安全性及可靠性显得尤为重要。目前,电务维修还是以现场人员按照维修计划维护设备为主要模式,面临着管辖设备种类复杂,难以快速准确获取有效知识资源等方面问题。因此,如何使电务知识资源更好地为电务维护工作提供服务,提高铁路电务生产、维护、管理等业务的效率,实现电务维护的信息化、综合化与智能化,成为了铁路电务部门急需解决的问题。本文以铁路电务维修的知识服务方法为主要研究内容,构造了一种以业务过程和知识需求为驱动的集人、过程、知识为一体的知识主动推送服务。在此基础上提出知识服务的多维多条件云映射不确定规则推理方法,从而实现电务维修作业复杂问题决策的按需推送。首先,在介绍了电务部门的组织结构和主要工作的基础上,分析了电务设备维护的领域知识范围,分别从企业知识节点和联盟知识节点层面对知识网络进行描述,将维修知识与维修业务进行集成,构建了电务设备维护知识网络模型,实现面向维修业务的电务知识资源管理。其次,在形成的知识网络的基础上,设计了基于业务过程的知识主动推送服务架构。通过对电务设备维护工作流程的分析,利用基于活动网络的过程建模方法对电务设备维护的工作过程进行模型设计,结合基于相似度算法的知识匹配方法,实现基于业务过程和知识流的知识主动推送。然后,鉴于维修人员遇到复杂故障无法解决的情况,建立了基于不确定规则推理的铁路信号设备维修决策模型。选用云模型将信号设备规则库中的不确定性知识进行定量描述,通过构造的多维多规则云发生器算法实现不确定性推理过程,得到设备故障模式,从而对应维修意见输出维修方案。并以25Hz相敏轨道电路为例验证了算法的有效性。最后,基于上述电务知识服务关键技术的研究,完成了铁路电务维修辅助决策原型系统的设计与开发,验证了本文设计的模型与方法的有效性与可行性。