弓网系统是保障电力机车安全稳定运行的重要组成部分。弓网系统中载流摩擦副的接触状态是否稳定将直接影响列车的受流质量,进而影响列车的安全运行。弓网系统的运行环境较为复杂。运行速度、接触压力等因素都将影响列车的运行状态。针对上述问题,本文进行弓网滑动电接触失效预测方面的研究。本文针对弓网滑动电接触失效预测问题,利用课题组自制的滑动电接触摩擦磨损实验机,来模拟电气化列车受电弓与接触网之间的运行轨迹,进行滑动电接触失效行为预测研究。通过对磨实验,能够得到载流稳定性、载流效率、离线率随接触压力、压力波动幅度、压力波动频率、接触电流和滑动速度五种特征变量的变化规律。参考弓网系统运行标准,提出弓网滑动电接触临界失效条件及其判定标准,分析得出在不同工况下弓网滑动电接触失效的机理。采用卷积神经网络模型（CNN）和改进后的麻雀算法优化卷积神经网络（ISSA-CNN）模型分别建立了弓网滑动电接触失效预测模型;综合考虑载流稳定系数、载流效率和离线率三种失效判定指标,结合弓网滑动电接触失效判定阈值。得出在某种工况条件下弓网滑动电接触是否处于失效状态。结果表明:改进后的麻雀算法优化卷积神经网络（ISSA-CNN）模型具有良好的预测稳定性,ISSA-CNN预测正确率高于CNN,ISSA-CNN模型具有良好的预测性。该论文有图46幅,表11个,参考文献70篇。