铁路继电器普遍应用于铁路交通运输领域,在铁路控制系统中起到控制、切换、信息传递的作用,其可靠工作和安全运行是确保铁路系统正常运行的必要条件。实际工况下,铁路继电器从正常工作到发生失效通常需要经历很长的性能退化和损伤过程,而且这种损伤很难定量描述。如果能够有效评估继电器的运行状态,就可以及时发现潜在隐患,防止铁路控制系统发生故障。性能参数作为表征铁路继电器各部位性能状态的重要依据,对于研究继电器性能退化过程以及进行寿命预测至关重要。首先,结合相关国家标准及本文研究思路,考虑铁路继电器的实际结构,设计恒定温湿度应力下的铁路继电器性能退化试验,根据试验环境及参数搭建性能退化试验系统,通过试验获得反映继电器性能状态的性能参数数据。然后,针对难以直接测量的运动学参数,设计并搭建高速摄像系统,通过对接点进行定位跟踪,获得铁路继电器操作过程中接点的运动曲线,并据此分析接点的实际运动过程,得到运动学参数。接着,对于试验测量记录的全体性能参数数据,采用统计学方法筛选机械、电气、运动学三个维度的关键特征参数,综合考虑各项特征参数所含退化信息以及对于继电器性能的重要度,确定各参数的综合基础权重,在研究继电器性能退化过程的基础上提出自适应优化权重算法,采用优化后的权重进行特征参数融合,确定融合参数表示的铁路继电器整体性能退化模型。最后,对融合参数建立支持向量机回归预测模型,并采用网格搜索法及粒子群算法组合寻优的方法对模型参数进行精确寻优,得到精度较高的预测模型,将参数数据输入到模型中,确定继电器的工作寿命及失效机理。本文为开展铁路继电器性能退化建模及寿命预测等相关研究提供了必要方法,文中涉及的思路和手段在其他电器元件的性能研究中也具有一定的适用性和参考价值。