真空开关控制着电网的开断关合，关系到整个电网的安全。真空灭弧室的真空度必须在一定的允许范围之内，否则就可能出现断路器故障，甚至出现电网事故。目前主要的研究方向都在单一的检测方法的改进上，没有考虑到检测与预测的综合处理，以及真空寿命的智能管理。本文则从专家系统的角度出发，运用人工智能能语言算法，对灭弧室的真空度测量和数据融合算法进行优化，最终实现对灭弧室真空寿命的预测与管理。　　首先，阐述和分析了灭弧室真空度的主要测量方法以及影响真空度变化的主要因素，对比了几种在线和离线测量方法的优缺点，为选取可靠的测量方法及知识库的建立做好准备。　　然后，建立了专家系统界面，其中包括初始数据库管理界面、知识库管理界面以及最终的真空寿命管理预测界面，良好的交互界面更有利于用户的操作和使用。界面完成后，选取了ACCESS作为数据源，运用ADO数据链接技术，建立起了整个专家系统的数据库，实现了数据的添加、删除、修改等操作，以达到能够随时更新系统数据库的功能。　　最后，知识库的建立主要包括数据的采集处理和寿命的预测管理规则两方面。第三章，经过分析比较后选取了磁控法和屏蔽罩电位法两种比较精确、且互补性较强的测量方法进行数据的采集，然后利用人工神经网络的BP算法对两路数据进行融合预测，应用训练出来的神经网络进行检验，检验结果与目标结果匹配良好。第四章，应用最大允许漏率公式，作为寿命预测的基础，但必须解决其精确度不足问题。因此从人工神经网络的思想出发，对其建立了BP网络的优化算法模型，以达到提高预测精确度的目的。根据专家系统的知识规则方法，绘制了整个系统的流程图，并且根据一些经验公式和标准规范，设计了规则语句作为真空寿命的管理规则。最后的预测效果不但给出灭弧室真空度的剩余寿命，还会根据不同的情况给出相应的专家决策以及建议。专家系统在真空寿命管理与预测中的应用，为智能电网中的真空开关的智能管理提供了一种新的思想。