接触网系统的可靠性是保证电力机车安全稳定运行的前提,直接关乎整个铁路运输系统的安全与效率。科学、合理的PM(Preventive Maintenance,预防性维修)是保证接触网系统可靠性与安全性的重要手段,维修方案的制定通常需要综合考虑系统可靠性与维修费用等多种因素。为解决接触网系统维修活动中可靠性与维修成本之间关系的冲突,本文提出建立一种能同时兼顾可靠性与维修成本指标的多目标优化模型,并采用NSGA2算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,带精英策略的快速非支配遗传算法)对其进行优化,优化结果为一组Pareto解,为决策者提供理论技术支持。主要研究内容如下:(1)通过剖析接触网系统的结构与该系统内设备的失效情况,结合接触网历史故障信息,发现接触线、承力索、锚段关节、绝缘子、补偿器、定位器、吊弦等7个部件是导致接触网失效的主要部件。首先根据高速铁路接触网运行维修规则对接触网装置缺陷等级进行划分,针对导致接触网失效的主要装置进行多状态的失效模式分析;接着通过各装置与系统之间的可靠性关系,对整个接触网系统进行可靠性及失效模式分析,在此基础上考虑现有的接触网预防维修方式对系统可靠性的改善程度,建立系统可靠性与维修成本之间关系的数学模型。(2)针对NSGA2算法优化过程中种群多样性欠缺及Pareto解分布不均匀的问题,提出一种改进的NSGA2(Improved NSGA2,INSGA2)算法。该算法通过改进选择算子增加种群多样性;通过引入局部搜索策略保证种群分布更加均匀。将改进前后的算法在ZDT系列函数上进行测试对比,表明INSGA2算法的优化结果中种群多样性更好,解得分布更加均匀。接触网维修系统中的应用表明:采用INSGA2算法得到的结果较NSGA2算法在维修成本与可靠性方面连续性更好,分布更加均匀。(3)在不同维修周期下针对系统可靠性、维修成本这对工程目标采用改进后的算法进行多目标优化。该结果能使决策者通过权衡系统可靠性与维修成本这对工程目标之间的关系,在优化结果中选取合理的解作为维修方案。解码该维修方案能够制定相应的维修计划。