随着近年来轨道交通的迅速发展和人们生活水平的不断提高,越来越多的人们选择出行,机务段作为铁路运输的维修部门,其任务在不断加重,如何保证机车安全快速运行已经成为铁路技术部门工作的重中之重。目前,机务段在机车维修方面已经引入了若干智能化的检测手段,但是远远不能适应铁路运输现代化的要求。而且机车结构复杂,故障种类多样,近年来更是向着复杂化和系统化的方向发展,单纯的依靠维修人员的经验和若干简易设备的检测已经不能满足机车现代化的要求。因此,将智能诊断技术引入到机车故障诊断领域是非常必要的。案例推理技术是近年来兴起的一种人工智能技术,是利用历史案例解决当前问题的一种方法,考虑到机车故障领域中已经积累了丰富的故障案例,因此将案例推理理论引入到机车故障诊断中能够大大提高对机车故障的诊断能力。本文详细分析了机车故障的特点,结合案例推理原理,在前人的研究基础上,设计了具有故障诊断与故障学习能力的机车故障诊断系统,主要研究成果如下：(1)介绍了机车故障诊断中引入智能诊断的必要性,以及故障诊断和案例推理的发展历程,并验证了案例推理在故障诊断中应用的可行性。(2)论文阐述了案例推理技术的具体应用,并结合机车故障的实际情况研究如何将案例推理技术应用到机车故障诊断中。在案例表示方面,结合机车结构和故障特点,采用了一种而向对象和数据库技术相结合的方法,使用数据库层状组织方法。在案例检索方面,采用粗糙集理论对属性进行约简,运用近邻检索方法计算案例的相似度,并结合多阶段的索引模型对案例进行检索。(3)在.NET平台上,运用Microsoft Visio Studio2010和Microsoft SQL Sever2005数据库技术开发了基于案例推理的机车故障诊断系统,介绍了系统的数据库设计和功能模块,对部分主要功能及实现进行了阐述。通过本文的研究,论证了案例推理技术的引入能够较好解决机车故障诊断问题,对提高机务段的故障诊断效率有很大的帮助。