随着中国经济的快速发展，中国铁路的建设规模和技术水平不断提高，特别是近年来，我国铁路的发展日新月异，高速、重载和高密度成为了我国铁路发展的重要方向。一个横贯东西、沟通南北、干支结合的具有相当规模的铁路运输网络已经形成并逐步完善。但铁路作为我国国民经济的大动脉，每年却因为自然灾害直接或间接造成的事故和损失十分严重，加之近年来，自然环境的不断恶化，灾害发生的频率和危害程度不断加强，造成的损失也随之不断增加。在此背景下，研究设计铁路沿线自然灾害的监测系统，提高铁路防灾减灾的能力，使铁路系统能够实时监测和诊断自然灾害，确保铁路行车安全就显得极为重要。然而，目前我国铁路系统依靠微机监测系统获取自然灾害数据进行预警、诊断和处理的效率和精度还比较低，已经无法适应新时期自然环境不断恶化和我国铁路提速的要求。因此，如何结合自然灾害的成因及其规律，采用先进的监测、诊断技术与方法，为铁路沿线自然灾害的预警、诊断和处理提供科学的依据，这对于保障铁路的安全运行具有重大的现实意义。由于自然环境本身的复杂性及多变性，基于单一推理机制的监测、诊断方法已经不能满足现实需要，而基于MAS技术的自然灾害监测系统能够融合不同的监测、诊断方法完成复杂环境的灾害监测、诊断任务。因此，本文以MAS技术为基础，研究设计了基于MAS的铁路防灾减灾分布式微机监测系统。基于MAS的铁路防灾减灾分布式微机监测系统体系结构中监测、诊断子系统由管理Agent、通信Agent、诊断Agent、数据获取Agent、数据分析Agent、数据库Agent、规则库Agent和用户Agent构成。管理Agent负责分解数据、分配诊断任务以及诊断结果的评价；通信Agent负责管理监测、诊断系统内各Agent之间的通信与协商，并负责维护诊断系统的Agent功能信息库，每个新加入诊断系统的Agent只需要考虑维护与通信Agent的通信链接，从而提高了监测、诊断系统的扩展性；诊断Agent结合采集的实时数据特点和历史数据以及实际情况采用面向灾害类型的设计策略，由大风诊断Agent0、雨雪诊断Agent1、泥石流诊断Agent2、地震诊断Agent3等等组成，并对灾害程度进行评估，这是该子系统的核心部分；规则库Agent为灾害类型、数据监测和诊断提供规则，对规则库进行维护和管理，并对用户提供查看和修改规则的功能；数据获取Agent和数据库Agent负责获取和维护实时采集的数据；用户Agent负责维护人机交互界面。针对自然环境变化的复杂性，本文设计了面向Agent的模糊算法和神经网络混合诊断策略。初步诊断采用模糊算法获得灾害类型隶属度大的类型，精确诊断采用神经网络对初步诊断得到的灾害计算严重程度，通过采用混合诊断策略能有效的提高诊断系统的精度。论文设计的监测、诊断系统工作流程为：数据获取Agent接收传感器采集的实时数据再传给管理Agent并提出数据监测、诊断请求，管理Agent接收到监测、诊断请求后判断数据类型并启动相应的数据分析Agent，数据分析Agent获得数据后先进行采集数据的初步诊断分析，如果数据的分析诊断结果超出安全范围，报警并启用相应位置的视频监测设备，对灾情进行实时、准确现场再现，同时将数据上传诊断Agent，通过诊断Agent对数据进行灾害诊断，然后对初步诊断结果中隶属度大的灾害类型进行神经网络精确诊断，最终得到诊断结果并返回给管理Agent进行诊断结果评价。最后，论文通过案例样本数据对铁路沿线自然环境进行仿真，仿真结果表明面向Agent的自然灾害混合诊断策略和基于MAS的铁路防灾减灾监测系统能较好的完成预警、监测和诊断任务。