该论文对大型汽轮发电机等电力设备开展了局部放电在线监测与故障诊断专家系统的研究。通过局部放电监测与诊断而确定发电机内部绝缘系统可能存在的潜伏性故障，同时通过故障诊断专家系统综合运用各种监测数据来确定发电机的故障模式及严重程度，有助于发电机的事故抢修和故障分析工作。该论文的研究工作从技术上有助于发电机的安全稳定运行并最终确保电网的安全运行，因此具有巨大的社会和经济效益。在分析总结了国内外发电机局部放电监测与故障诊断专家系统的理论与技术以及存在的问题后，提出了大型汽轮发电机局部放电在线监测与诊断系统的组合解决方案，为实现发电机的可靠运行提供了技术基础。 对发电机等电力设备现场局部放电监测中存在的周期性窄带干扰、脉冲型宽带干扰和背景噪声，该文提出了一个改善的抗干扰技术平台，为各种干扰的抑制提出了可行的解决方案。研究表明基于Remez算法的高通滤波器可实时地抑制周期性窄带干扰，基于小波变换的小波降噪算法能够有效地降低背景噪声。同时针对目前脉冲型干扰抑制方法存在的问题，提出了将特高频法与高频法结合的联合降噪方法。该方法把特高频法中良好的抗干扰能力与高频法中放电量的可标定性结合在一起，有望解决高频法难以有效地抑制脉冲型干扰的问题。 在发电机典型故障模式分析方面，根据历年来发电机各种事故统计和故障分析，引入故障树分析技术，全面分析总结了汽轮发电机各分系统的故障类型与故障原因，建立了各分系统的诊断故障树并为产生式诊断规则库的创建提供了理论基础。 针对发电机的故障诊断问题，发展了一个用于大型汽轮发电机故障诊断的产生式专家系统框架。作为该框架的一个重要组成部分，重点构建了局部放电诊断子系统。该系统可用来针对发电机局部放电信息进行智能诊断，可以通过包括放电故障的识别和趋势分析来获得关于发电机定子绕组绝缘状况评估的结论。