摘要：目前,我国高速铁路正在蓬勃发展,随着运营时速的提高,列车控制系统对于安全性能的要求也日益提高。GSM-R作为承载CTCS-3列车控制系统(以下简称C3系统)安全数据传输的关键网络技术,其可靠性直接影响C3系统的正常运行。但由于列控网络构成复杂,实际出现的C3系统故障具有明显的不确定性和突发性。因此如何快速、准确的定位通信故障成为衡量C3系统可靠性与可维护性的重要指标之一。目前C3系统通信故障主要依靠领域专家根据经验对故障相关数据进行分析,存在诊断效率低、诊断周期长和经验不连续等缺点。本文将人工智能中的专家系统和实际故障诊断经验相结合,设计了基于信令数据的通信故障诊断专家系统。文章首先明确了通信故障的涵义,提出了一套基于信令数据的故障诊断方法,并通过此方法分析了实际工程测试中具有代表性的故障案例,证实了方法的可行性。之后根据长期现场经验进一步总结了故障分析流程,作为故障诊断专家系统的领域知识。然后据此建立了故障诊断模型,根据接口信令数据定义了通信故障的判定标准,并提出一种将原始故障数据抽象为具有属性值的样本数据的方法,引入分类器思想作为专家系统的知识库规则产生方式,通过三种智能算法的对比选择了决策树的ID3算法作为分类器的核心构建方法。最终设计了专家系统的总体结构和功能模块。