断路器在电力系统中承担着控制和保护的任务,是电力系统中极其重要的电气设备,若断路器发生故障将会造成巨大的损失。高压断路器在线监测与故障诊断可以及时发现故障,为断路器从定期检修到状态检修提供条件,提高了供配电可靠性、减少了维修保养费用。目前,高压断路器在线监系统仍然存在一些问题需进一步研究与探讨,如传感器选用不当,参数测量不准确;特征值提取和故障诊断方法不够完善,影响诊断结果等。本文以“VS1-12”型真空断路器为研究对象,对断路器机械特性进行在线监测及故障诊断研究,主要研究内容如下:(1)通过搭建实验平台,模拟了断路器分闸线圈铁芯卡涩、二次回路电压偏高、二次回路电压偏低等典型故障并采集了触头行程信号和分合闸线圈电流信号。(2)针对触头行程曲线提出了基于求导(求触头速度)方式的特征值提取方法以及针对分合闸线圈电流提出了基于改进的总体平均经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)算法的特征值提取方法,根据上述方法提取了 120组断路器正常及故障状态下触头行程曲线和分合闸电流曲线的特征值并创建了特征值样本库。(3)建立了基于极限学习机(Extreme Learning Machines,ELM)网络、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化 ELM 网络、粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化ELM网络的三种断路器故障诊断模型,并分别采用单信息诊断和多信息融合诊断两种诊断技术进行断路器故障诊断的仿真分析。(4)使用Java设计了断路器在线监测和故障诊断上位机软件系统,该系统包含了“状态曲线显示”、“特征值提取”、“故障诊断”等多个模块;同时采用MySQL数据库储存数据,实现了断路器历史信息的查询和遍历。