城市供电网络电压等级主要是以10KV、35KV为主(约占整个供电用户数量的90％以上)，随着城市建设的发展，配网线路的敷设方式逐步由裸线架空型过渡到电缆地下暗敷设。虽然电力电缆故障率较低，但是一旦发生故障，查询起来十分困难和繁琐，对提高配电网络可靠性和安全性带来了很大障碍。 为适应市场经济的发展，在加大力度进行电网建设的同时，加强配电网络的自动化工作，提高配电网络的管理水平和供电服务质量，这也是当前的一项重要任务。因此，快速地发现故障，并确定故障点的位置就成为城市配网运行中的一个重要课题。本课题就是以此为出发点，将配电网电缆作为主要研究对象，开展基于人工神经网络模型的电缆故障测距原理样机的实现及实验研究。 在广泛阅读国内外电缆故障测距方面的相关文献，熟悉基于人工神经网络模型的电缆故障测距理论原理的基础上，本文开展了基于人工神经网络模型的电缆故障测距原理样机实现方法的研究，得出了电缆故障测距原理样机的实现方法流程框图，包括锁频锁相的同步采样、自适应模型的故障启动、故障的确认、电缆人工神经网络模型的训练、电缆故障点的确定等部分。 在熟悉基于人工神经网络模型的电缆故障测距原理样机实现方法的基础上，本文还进行了电缆故障测距原理样机的硬件电路设计工作，重点考虑了电流过零点同步信号的形成电路、A／D转换电路、DSP主控电路、CPLD扩展电路、以太网络电路等。 在基于人工神经网络模型的电缆故障测距原理样机的基础上，本文开展了电缆故障测距原理样机的实验研究，搭建了电缆故障测距的实验物理模型平台，进行了电缆物理模型的人工神经网络模型的训练和电缆物理模型故障点的检测。