随着电网规模日益扩大,配电设备传统的定期离线检修模式已经无法满足日渐提高的用电可靠性需求。局部放电作为一种电气设备长期运行后绝缘损坏的早期现象,是用于判断设备绝缘状态的重要依据。本文在对配电设备局部放电在线检测方法深入研究的基础上,设计了一款多功能便携式局部放电在线检测仪器,其多通道信号采集功能能够满足不同配电设备在线检测需求;多样化数据分析为用户提供更全面、更具体的参考信息;其搭载的BP神经网络识别放电类型功能则对降低专家识别成本、提高识别准确率有着重要意义。首先,对局部放电在线检测和模式识别的研究背景和现状进行了阐述,说明了当前大部分局部放电检测仪器在实现模式识别方面的空缺和不足,并指出了现有的局部放电模式识别研究成果应用于在线检测领域的局限性,提出结合模式识别技术的便携式多功能局部放电在线检测仪器的设计需求。接着,对配电设备主流的局部放电在线检测方法进行分析和对比,在此基础上确定了所设计仪器的局部放电信号采集手段,明确了仪器的TEV、超声、高频电流检测方法“三合一”的目标功能。再次,对各局部放电信号的传感器原理和选型进行研究,并设计相应的信号调理电路。基于目前主流的便携式局放在线检测仪器的功能和结构,完成了包括电源管理、存储器元件、通信接口和各种外设的硬件电路设计和调试。在Xilinx公司推出的ZYNQ嵌入式系统平台上完成了FPGA逻辑电路和处理器系统的设计开发,实现了信号强度、脉冲数量、脉冲波形、PRPD谱图的实时显示和保存、声音回放等功能。最后,对局部放电信号的特征量提取和模式识别技术进行了研究,以简单化、实时性为设计目标,将简化的低维数混合特征量作为输入的BP神经网络移植到检测仪器上,实现了对局部放电类型快速、实时的智能分类,识别准确率相对较高,验证了该算法运用到局部放电在线检测中的有效性和合理性。