接触网作为直接向电力机车进行供电的载体,是保证电力机车稳定运行的关键。支持装置作为其中最重要的系统之一,其可靠性直接影响了接触网的可靠与否。但由于支持装置零部件是极其复杂且相互关联的,其故障状态也不是单一的,因此采用传统二态的可靠性分析方法并不能良好的表达其多状态性和不确定性。本文根据调研和现场采集到的近6年的高速铁路接触网支持装置的故障报告和工作日志等,整理并建立了全路故障数据库,在传统的二态系统可靠性分析方法的基础上,提出了一种基于贝叶斯网络的多状态可靠性分析方法,建立了支持装置多状态贝叶斯网络模型,对支持装置进行了可靠性研究。首先,就支持装置可靠性分析中的故障多状态性和不确定性作了分析和说明,提出了多状态贝叶斯网络的可靠性研究方法,并对其原理、基本内容和推理算法作了简要介绍。然后根据复杂系统的可靠性指标计算方法,结合数据库数据计算得出了支持装置各个零部件的可靠性指标。其次,通过故障树建立贝叶斯网络的方法,利用经期望信息量评估,剪枝优化后的故障树,建立了接触网支持装置的贝叶斯网络模型拓扑图,利用基于层次分析法的专家打分方式计算出了支持装置的条件概率表,通过计算可靠性指标,用频次统计计算出零部件的先验概率。利用贝叶斯网络模型的精确推理算法——团树传播算法推理得到了当支持装置分别处于故障和严重故障两种状态时,其包含的所有零部件发生故障与严重故障的后验概率,诊断出了支持装置处于不同故障状态下的薄弱环节。进而,对表征支持装置零部件重要程度的概率重要度和关键重要度,在不同故障状态下分别进行了计算,并利用贝叶斯网络对零部件进行了可靠性分配,结合两者找出了较为薄弱却重要的零件。同时对支持装置薄弱环节的故障类型和因素进行了分析,提供了相应的维护策略,并提出了提高其可靠性的建议。最后,通过Python3+PyQt4+Eric4,结合Matlab和C语言,开发和设计了高速铁路接触网支持装置多状态可靠性研究软件平台,为实际工程中依据不同现场条件对支持装置进行多状态可靠性分析提供了便利。最终利用2017年成都铁路局的故障数据对软件平台和BN模型进行了验证,证明了其正确性、可行性和优越性。