随着高速铁路运营里程的修建逐步完善,我国高速铁路重心开始转向稳定的运营阶段。由于高速动车组技术装备的发展时间较晚,对于安全管理方面的经验仍需积累。在运营过程中,各子系统相互配合、联系紧密。某个部件发生微小故障,都极易引发连锁故障,严重时甚至可能导致财产损失与人员伤亡。本文基于贝叶斯网络,对高速动车组在运营过程中存在的故障进行较全面地识别与分析,研究故障因素间的因果关系,量化相互影响强度,总结故障传播路径,计算发生概率并比较不同传播路径的差异,对进一步提升高速动车组运营维保单位的管控能力具有一定的现实意义。首先,本文介绍了贝叶斯网络相关的基本概念,比较了几种主流的结构学习与参数学习算法。针对本文数据样本的特点,选择了k2算法学习贝叶斯网络结构,引入因果效应公式确定节点优先次序作为k2算法的先验知识;由于数据来源是实际运营故障报告,针对故障报告可能存在记录缺失的情况,选择了EM算法学习贝叶斯网络参数。其次,本文以CRH系列动车组典型故障案例作为基础数据,整理每一个案例中出现的具体运营故障,结合安全系统工程原理,将运营故障因素划为人、机、环3类,从系统角度又将机器因素划为转向架系统、牵引供电系统、制动及供风系统、车门系统和网络系统五大子系统,共识别出27个出现频率较高且具有代表性的运营故障因素,建立了高速动车组运营故障分析指标体系。第三,将209个详细的运营故障报告从文字预处理为初始数据,并形成故障数据矩阵。引入因果效应公式计算网络节点优先次序。利用网络节点优先次序和故障数据矩阵,基于k2算法和EM算法学习贝叶斯网络的结构与参数;最终构建了高速动车组运营故障的贝叶斯网络模型。最后,将构建好的贝叶斯网络模型应用于高速动车组的运营故障预测及运营故障诊断。针对单个故障因素,计算了每个故障因素的边缘概率并进行排序。针对两个故障因素,通过父节点及子节点的后验概率计算,量化了两个故障因素间的相互影响强度。针对以单个因素为起点的故障传播链,通过故障预测分析,可基于不同条件,正向推理预测可能发生的故障,提前做好有针对性的预防措施;通过故障诊断分析,可逆向推理找到最有可能引起该故障发生的节点,及时进行故障排除。针对实际运营过程中,两个故障因素同时发生,并耦合传播的情况,通过设置双证据节点,量化了两个故障因素对最终故障节点的影响程度。计算结果表明,双因素耦合传播导致最终故障节点故障的概率显著大于由单因素引起的后验概率以及节点自身的边缘概率。