铁路的行车安全是铁路运输管理追求的重要目标之一，铁路车站的信号设备是确保铁路行车安全的重要设施。因此，采取必要的措施确保铁路车站信号设备能连续无故障的正常工作，对铁路运输安全具有非常重要的意义。 为确保铁路车站信号设备的正常工作，我国大部分车站都安装了信号设备微机监测系统，可为设备的维护、维修和故障处理提供实时监测数据和报警信息。然而，由于铁路车站信号控制设备本身构成的复杂性，很多实际设备故障的原因具有明显的不确定性和模糊性，所以，单靠微机监测系统还很难判断。因此，有必要结合铁路车站信号设备的工作原理、故障特性以及实际技术专家的经验，建立铁路车站信号设备故障诊断专家系统。 本论文结合参加导师主持的铁道部科研项目“铁路信号设备故障安全智能诊断分析软件系统”的实际研究工作，运用系统分析和人工智能的理论与方法，对铁路车站信号设备故障诊断专家系统原型开发中的知识库开发模型与方法进行了选题研究。 论文在对国内外研究现状分析的基础上，主要对铁路车站信号设备故障诊断专家系统的总体模型结构、面向对象的知识表示方法、基于决策树的故障分类知识表示方法，以及知识库原型开发实现的原码结构设计等内容进行了深入研究，提出了适合铁路信号设备故障诊断实际的应用模型与实现方法，并利用提出的模型与方法对知识库原型开发进行了实例分析，为实际系统的开发提供了依据。