铁路车号识别系统(Automatic Train Identification System,ATIS)是铁路信息化建设的一个基础信息系统工程,该系统实现对局管内的列车、车辆、机车动态追踪管理和车号数据资源共享。一旦ATIS系统出现故障不能及时排除,一方面将严重降低铁路各应用系统的运转效率,进而影响铁路车站、线路等技术设备的运输作业能力,增加各级工作人员工作量和劳动强度;另一方面,对铁路企业的货车使用费等费用清算带来较大影响,将给相关铁路局带来巨大的经济损失。为了实现掌握局管内各分界口进出车辆实时数据,实时监控ATIS系统设备的工作状态,并对确报质量实现实时考核,特别是实现ATIS系统故障实时监测,提高系统的可靠性和可用性,本文提出构建局间分界口车号识别监控管理系统,并详细分析设计了ATIS故障诊断子系统的结构及其各子系统功能模块。本文通过对故障诊断相关理论与方法的介绍,分析了目前故障诊断的主要方法。通过各种方法的优缺点比较,提出了采用基于概率的信度网故障诊断方法。该方法具有坚实的数学基础,其网络图的结构形式易于理解并获取专家经验知识,且在推理计算中存在高效的和成熟的概率推理算法和计算软件。在研究基于时序动态信度网的故障诊断过程中,将原有底层事件重要度的适用范围扩展到一般系统,使其应用更具有广泛适用性。最后建立了ATIS系统故障诊断模型,应用基于MATLAB的BNT工具箱为辅助工具进行了仿真实验并得到了良好的试验结果。