高速铁路是中国进入21世纪后国家重要技术创新成果,引进了车辆、轨道、信号控制系统等多项关键技术。作为高速铁路核心的高速列车在克服因其高速引起的各项技术瓶颈后飞速发展,高速列车若发生故障将造成难以估量的经济损失,甚至会导致重大安全事故。因此,高速列车故障诊断一直是备受关注的重大课题。综合专家系统、网络、通信等技术开发基于Web的高速列车故障诊断专家系统能够发挥网络化优势,快捷地查出故障原因,提出有效的故障排除措施。学位论文主要研究了基于Web的高速列车故障诊断专家系统关键技术。主要工作包括：介绍故障诊断理论及其方法,并分析了高速列车故障诊断系统需求；研究根据专家系统理论,采用关系型数据库构建系统知识库；基于J2EE技术架构、结合Java语言和Jess规则引擎构建系统推理机,并提出了一种基于正-反推理和模糊推理相结合的推理控制策略；该策略基于Rete算法,根据条件准确地选择可用知识,并通过可信度函数模糊处理知识,能按要求终止推理过程,最终得到接近领域专家现场决策的解决方案；以Eclipse+JDK1.6+Apache Tomcat7.0为开发工具,以Microsoft SQL Server2005为数据库管理软件,将Jess规则引擎嵌入到Web应用程序中,进行系统原型的设计和开发。该系统具有平台无关性、层次独立性,功能完备,操作简捷,实现了研发目标和设计需求,同时便于维护专家知识库。基于Web高速列车故障诊断专家系统不但继承了以往故障诊断专家系统的特点,而且发挥了网络资源共享、专家知识来源广泛的优势。随着科技的发展,将设备检测技术和控制理论、人工智能和互联网技术相互渗透与结合,高速列车故障诊断的水平必将得到更进一步的提高。