高速铁路是我国一种重要的交通运输方式,而接触网系统在高速铁路供电系统中占据了举足轻重的地位,因此业内对于高速铁路接触网系统的供电可靠性就提出了比较高的要求。现阶段我国高速铁路接触网系统的运行维护数据随着高速铁路供电安全检测监测系统(6C系统)的投入运行,在不断的记录汇总当中。随着数据体量的不断增大与计算机技术的不断发展,建立一个基于高速铁路接触网的故障预测与健康管理系统就成为了提高其安全性与可靠性的一个重要突破口。本文以历年高速铁路接触网故障数据为研究对象,对其进行了编码规则的制定,并通过数据离散化的方法验证了对数值型数据基于专家经验知识进行概念分层的正确性与合理性。为了提高数据查询效率,进而将数据立方体算法引入到高速铁路接触网数据的多维查询当中,实现了高速铁路接触网数据多维快速查询的目的。主要完成以下工作:1、对数据离散化方法进行研究。通过分析比较确定使用ChiMerge离散化算法来对高速铁路接触网数值型数据的概念分层进行正确性与合理性验证。基于高速铁路接触网数据特点,对算法程序予以优化。以历年高速铁路接触网实测数据来进行实验分析,验证了基于专家经验知识的概念层次划分的正确性与合理性。2、对数据立方体算法进行研究。分析比较当前主要算法的优劣之处,结合当前高速铁路接触网数据特点,最终将Dwarf算法引入到高铁接触网数据的多维查询当中,实现了高速铁路接触网数据多维快速查询的目的。3、针对高速铁路接触网数据特点与Dwarf算法本身的不足,作者优化了Dwarf立方体的存储结构,同时在Dwarf立方体的后缀合并过程中添加了一个判断结点内单元值唯一性的条件,以达到减少查询响应时间,进一步提高其查询效率的目的。最终运用高速铁路接触网实测数据进行实验,通过与原有算法的实验对比分析,验证了优化后算法在查询性能上的优势。