近年来,我国的铁路事业得到了飞速发展,高速铁路的出现更是极大的压缩了时间和空间,改变着人们的生活方式。高速铁路在方便人们出行的同时,其可靠性也是人们关注的焦点。然而目前对于高速列车系统可靠性分析还停留在传统单一的研究方法上,这显然无法满足高速列车系统结构复杂、设备关联多样的特点。因此,如何对高速列车系统这种复杂结构做出整体性的可靠性分析自然是研究的重点所在。本文针对高速列车系统的结构组成特点和系统单元的关联关系,以网络拓扑理论为基础,将高速列车系统抽象为一种新型的网络模型。该模型将系统单元抽象为节点,系统单元的故障率抽象为节点属性,将单元间的关联关系抽象为边,关联强度抽象为边的权值,以此构建一种反映高速列车系统结构组成和特性的网络模型。对于节点较多、结构较复杂的网络模型,也可按照上述方式将其分割为多个子系统,再将子系统看作节点,子系统间的作用关系看作边构建网络模型。采用这种方式构建出的模型具有结构化、模块化、网络化等特点。在该网络模型的基础上,结合蒙特卡罗算法对该模型做出可靠性分析,综合分析出一种基于网络理论的可靠性研究方法。该方法综合考虑节点间的相互关系及节点本身的属性,而不同于以往仅仅依赖节点故障率的研究方法。通过蒙特卡罗模拟算法进行多次独立重复试验得出系统平均故障间隔时间来评估系统可靠性,并结合系统组成结构得出系统关键节点,进而对整个高速列车系统的可靠性做出综合分析。经实验验证,该方法可以作为高速列车系统可靠性研究新的参考方法。基于上述理论及实验结果,本文针对高速列车系统基本结构和工作原理,采用Python语言和Django开发框架设计并实现高速列车可靠性分析系统。该系统通过结合高速列车故障数据及设备关联关系对其进行可靠性分析,分析结果对高速列车系统可靠性研究有一定的借鉴意义。