接触网是牵引供电系统中的重要组成部分,其服役性能的好坏直接对高速铁路运营安全造成影响。接触网属于户外、无备用设备,受外界干扰严重、工作环境恶劣,一旦发生故障,会严重影响高速铁路的正常运营,并可能对人民的生命财产安全造成危害。若能准确地识别出当前接触网所处的退化阶段,对其进行剩余寿命预测,就可以有效预估接触网需要进行下一次大规模检修的时间;在发生故障之前,对接触网进行维护与维修,这对于减少甚至杜绝事故的发生具有重要意义。本文以武广高铁、清远至广州北区间中一段实际线路上的接触网为研究对象,以铁科院、现场供电工区采集的该线路上接触网动静态参数为基础,开展了基于混合高斯隐半马尔科夫模型(CHSMM)的接触网系统级退化性能识别与剩余寿命预测研究。首先对接触网系统进行退化状态划分:从动静态参数中提取能表征接触网退化过程的特征值,运用K-means算法与交叉验证算法,确定接触网退化过程中所要经历的退化阶段数,为后文的建模、分析、预测奠定基础。其次利用CHSMM的相关理论建立接触网系统级模型:针对接触网的运行情况与特征值的数据特点,对CHSMM模型中相关参数做出相应的改进,对模型训练、算法下溢、多观测值输入、参数初始化等问题进行了探讨,搭建起接触网系统级性能退化与剩余寿命模型的理论框架。然后结合接触网的特点对剩余寿命预测方法进行改进:针对接触网服役过程中会经历多次不同规模的维修及在两次数据采样之间接触网可能发生多级状态退化的特点,对基于CHSMM的剩余寿命预测算法进行了改进,使之更符合接触网实际情况。最后导入现场实测数据对模型输出结果进行验证:将现场实测数据的特征值导入模型中,对接触网进行退化状态识别与剩余寿命预测,将模型输出的剩余维修时间与现场检修报告相对比,验证了模型的准确性。