国家从十二五规划的“四纵四横”到十三五规划的“八纵八横”,将轨道交通规划推到了城市发展的最高层面,伴随着轨道客车的快速发展,其运行的安全平稳性成为人们研究的重点。轨道客车司机操作台是轨道客车最为重要的部分,是司机获取信息、做出决策、对有关系统进行指令控制并驾驶车辆完成各种任务的专用设施。在轨道客车运行过程中,司机操作台任何部位产生故障,都可能影响轨道客车的正常运行及人员的生命安全。因此,对司机操作台进行故障诊断研究是保证轨道客车正常运行,保障旅客行车安全的有效方法。在吉林省科技厅攻关项目“轨道客车司控系统关键技术研究”和国家自然科学基金项目“基于虚拟现实技术的复杂机电系统故障预报与最优维护研究”的支持下,本文对轨道客车司机操作台故障诊断问题进行了研究。首先,对轨道客车司机操作台工作机理进行分析,对司机操作台司机控制器等关键模块常见故障的故障机理及原因进行详细分析,为司机操作台故障诊断奠定基础。其次,建立基于特征的司机操作台工作状态与前提属性之间的非线性模型。针对轨道客车大型系统很难监控大量的变量为每个子系统,为了达到对高维特征量进行有效约减,找出更小维数、更具代表性且不改变数据本身蕴含的定性知识与物理意义的特征,同时又能达到简化故障诊断模型的目的,提出一种主元分析(Principal Component Analysis,PCA)与最大方差因子旋转法(Varimax)相结合的故障特征量降维选取方法。并以关键部件司机控制器典型故障为例,进行故障特征量降维选取。再次,针对轨道客车司机操作台故障建模困难、数据获取困难等特点,单纯采用基于定量和定性的故障诊断方法存在一定不足。提出一种基于置信规则库(Belief Rule Base,BRB)的司机操作台故障诊断方法,其能有效结合定性知识与定量信息。建立相应的BRB专家系统诊断模型,通过证据推理(Evidential Reasoning,ER)算法融合多条置信规则参数继而输出诊断结果。采用非线性目标函数优化BRB参数,提高司机操作台模型诊断准确性。并以关键部件司机控制器典型故障为例进行仿真实验,实现了对司机控制器故障的准确诊断。最后,为及时发现司机操作台故障的原因、部位、程度,在上述研究的基础上设计了司机操作台故障诊断系统。为实现状态监测与数据通讯功能设计了硬件系统;为实现数据处理与诊断功能,设计开发了以Matlab GUI为运行环境的软件系统。通过实测数据对系统的可行性进行验证,结果表明本系统能够快速准确的进行故障诊断。