目前大型电气设备故障监测的数据都是通过有线传感器进行采集,并由通信电缆实现数据的传输。这类传感器的安装和维护费用往往非常高,甚至会超过传感器本身的费用。针对以上情况,有研究者开始探讨引入无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)技术。大型电气设备故障监测技术要求准确定位电气设备内部的故障源。因此,采用无线传感器网络对大型电气设备的故障源进行定位,首先需要知道各个节点自身的位置。大型电气设备内部环境复杂,若采用人工部署的方式来获知每个节点所处的位置,将增加网络安装的复杂度和时间,有些地方甚至无法采用人工部署的方式来获得节点的准确位置。如果为每个节点配置GPS装置来定位,则会大大增加无线传感器网络的成本。此外,这些方式还大大的削弱了将无线传感器网络应用于大型电气设备故障监测的优势。因此,一种适合该应用环境的定位算法是必要的。定位技术作为WSN关键技术,已经受到越来越多的关注,WSN的定位算法理论研究已经取得了很多成果。然而,开发出一个适合所有应用环境的无线传感器网络定位系统是不可能实现的,这就使得定位系统的研究任务变得非常艰巨。实现任何一种无线传感器网络定位算法时都必须考虑网络的基础设施、网络的连通度、节点密度、锚节点密度、测距精度、通信和计算开销等这些影响定位算法性能的因素。同时还要考虑到无线传感器网络拓扑结构的改变对定位算法的影响。此外,还必须考虑算法的容错性、抗毁性和可靠性。本文在分析面向电气设备在线监测的无线传感器网络节点定位需求的基础上,提出了NMDS-MEEF算法,采用Matlab软件对算法进行了仿真实验,仿真结果表明,该算法具有定位精度较高、对锚节点依赖性小、测距误差对算法的定位精度的影响较小等优点。接下来,本文利用现有的实验环境,开发了可以进行实验的算法。主要研究了RSSI测距技术在TinyOS操作系统上的实现,利用TinyOS操作系统和其它软件开发定位算法等。最后,文章还对大型电气设备故障源的定位进行了初步的探索,从定位系统的底层节点定位模块到对故障源的定位都进行了描述。然而,由于实验条件的限制,本文中提出的算法还有一些需要结合实际环境中的实验进行修正的地方未能完成。另外,要保证定位算法的稳定性,进一步提高定位精度,就需要开发更好的硬件平台,本文中采用的硬件平台是不能满足需要的。本文中的工作主要为将来进一步的研究打下了基础,具有一定的实用价值。