高压开关柜作为重要的输配电设备,对电力系统的安全和高效运行起着非常重要的作用。开关柜柜内各触头、接头会因长时间的磨合、氧化或连接方式不对导致接触面的接触电阻增大,当负载电流流经这些接触电阻异常的触头、接头时,触头、接头会产生发热现象,开关柜柜内通常采用封闭式结构,散热条件差,触头、接头产生的热量很容易被积累引起开关柜内部温度升高,柜内温度过高将导致开关柜发生故障,轻者影响柜内电器材料的机械性能,重者可能引发停电、火灾等严重事故,因此对开关柜开展故障诊断系统的研究具有非常高的实用价值。本文研究了常用开关柜故障检测方法的优缺点,通过对开关柜接触发热温度场及柜内热传递过程的分析,设计出一种新的开关柜故障检测方法,提出了三组用于开关柜故障诊断的状态参量T、R、RA,研究了状态参量与故障的对应关系,针对状态参量T、R、RA和开关柜发热状态之间存在不确定性和模糊性,开发了基于神经网络的开关柜故障诊断系统。论文开发了一套开关柜故障诊断系统包括硬件和软件两部分,系统的硬件主要实现温度、电流信号的采集功能,包括传感器、温度采集模块的选取与调试,以及电流采集模块的设计等工作；软件方面开发了一套界面简洁、操作性强的上位机监控软件,主要实现原始数据的提取、状态参量的计算、对开关柜的故障诊断以及对系统数据库的管理等功能。论文最后对系统进行了模拟实验验证,通过模拟数据样本建立了开关柜故障诊断的神经网络模型,随后将搭建好的模型应用于诊断系统中,对开关柜故障进行实验模拟仿真诊断。模拟诊断结果跟模拟样本的情况相吻合,从而验证了系统的正确性。