接触网的正常工作直接关系到铁路的可靠性和安全性,因此必须掌握接触网的各项技术参数,判断其功能的运行状态,以便及时发现可能存在的隐患。为了防止因接触网电连接线夹温度过高以及因承力索张力变化而造成的接触网故障,提出对线夹温度及承力索张力进行检测,同时要求系统在参数采集过程中对巡检车实时定位,以确定故障发生的位置。本论文通过分析接触网参数检测和巡检车定位的要求,设计了电连接线夹温度与承力索张力检测系统、基于UWB的巡检车定位系统。一方面根据线夹温度检测模型,确定热像仪的关键参数,设计了线夹温度检测方案;通过对承力索补偿装置进行力学分析,设计了张力检测方案,试验证明该方案的检测精度能够满足接触网检测要求。另一方面根据无线定位理论、基站的数目及巡检车定位的要求选择利用P440模块构建UWB巡检车定位系统,并利用全质心算法求解位置坐标。为进一步优化UWB测距误差,提出了基于神经网络算法的精度提升模型,同时利用遗传算法完善网络性能,通过网络训练优化距离值。设计了基于信息过滤算法的动态定位精度提升模型,通过状态方程与量测方程的结合修正位置坐标,提升巡检车在移动过程中的定位精度。通过小车定位实验证明,静态定位中,受距离误差及基站布局的影响,UWB定位系统解算z轴坐标失准,初始定位精度不能满足定位要求,采用质心算法后,定位精度为38 cm,但z轴坐标仍包含较大误差。利用神经网络对测距误差进行优化后,定位精度为16.8 cm,z轴方向上的误差明显降低,采用遗传算法优化网络后,定位精度达到13.9 cm,系统的定位性能进一步提升。在动态定位中,经GA—ANN算法优化的坐标轨迹与真实轨迹有一定差异,定位精度为19.2 cm,采用信息过滤算法修正后,x轴及z轴方向上误差减少,定位精度达到16.3 cm,系统能够更加准确的捕获小车位置。本论文通过建立接触网监测定位系统模型,分析了系统设备参数与巡检车速度对温度检测及巡检车定位的影响。进一步得出,监测定位系统在定位巡检车的过程中,同时利用巡检车上的红外设备采集到每个电连接线夹的温度值,并通过巡检车定位点对应出每个线夹的位置信息,实现确定故障的发生位置。