谢雨飞，田启川

(北京建筑大学 电气与信息工程学院，北京 100044)

高铁列车运行控制系统(以下简称列控系统)是高速铁路的重要组成部分，它利用车-地之间双向大容量的通信，实时交互信息，能够有效提高高铁系统的运营效率，并通过多种技术手段确保行车安全[1].因此，提高高铁列控系统的可靠性对保障列车安全具有十分重要的意义，也可以为下一代智能高铁建设奠定理论和技术基础[2].

在高铁列车运行过程中，由于受到环境、网络、气候等外部条件制约，以及某些人为因素的影响，系统有可能产生硬件或软件方面的某些故障.系统是否具有良好的可靠性，主要取决于其本身是否能够精准快速地发现故障点，诊断出故障类型，并做出正确的反应.通过故障诊断，可以降低系统发生风险的概率，增强系统的可靠性,为有效提高高铁列车运行安全提供理论和技术支撑[3-4].近年来, 随着神经网络、大数据等新技术的发展，特别是人工智能技术的广泛应用，故障诊断技术也融合了这些先进的理念和方法，发展非常迅速.目前，故障诊断技术已经成功运用在高速铁路、航空航天、电子信息等领域[5-8].

目前，国内外对于故障诊断技术在高铁列控系统中的应用已经有了一些研究.从方法上来看，主要包括故障树法、神经网络法、模糊理论法，以及专家系统法.例如，上官伟等[9]结合了模糊理论和神经网络算法，对列控系统中车载设备的应答器传输模……