在电力系统中,电力事故会造成大量人力和物力资源的损失。高压开关柜是电力系统的主要电气设备,一旦开关柜发生故障,就会导致严重的电力事故。绝缘缺陷所造成的故障占开关柜故障的六成以上,而局部放电现象与该类故障存在着密切的关系。因此,在电力事故发生前,通过检测开关柜的局部放电现象可以发现设备存在的故障隐患。本文在分析局部放电现象及形成机制的基础上,提出利用小波分解一希尔伯特变换来分析局部放电信号的特征提取算法,通过设计硬件电路及编写软件代码,研制出了基于超声与地电波检测的局部放电检测仪。主要的研究内容如下:首先,分析局部放电信号特征,研究了特征提取的算法。在对比小波变换和希尔伯特一黄变换对局部放电信号处理结果的基础上,针对希尔伯特一黄变换的中分解个数不可控的问题,将希尔伯特一黄变换中的EMD分解用小波变换替代,提出利用小波分解一希尔伯特变换来对信号进行特征提取。其次,根据信号特征和采集的需求,设计了检测仪硬件。硬件主要包括三大部分:传感器模块、预处理模块和主处理器模块。针对超声波和地电波两种检测方法,设计采用对应的传感器来获取检测信号。考虑到检测信号具有的较大幅值变化范围,因此在预处理模块中设计了可调节增益的放大器;综合数据处理的需求和设备的成本等因素,本文选用STM32高容量芯片作为主处理器。再次,根据实际应用和软件处理的需求,编写了检测仪软件。软件部分主要实现了A/D转换程序、SD卡文件存储程序、LCD液晶显示程序、背景噪声预检测程序和信号分析及警示程序等。最后,本文在阈值判断的基础上,研究利用模式识别来判断开关柜的局部放电现象。根据小波分解一希尔伯特变换所提取的特征,利用神经网络来对信号进行分类。测试结果表明:边际谱能有效地表征信号特征;样本信号通过模式识别系统后,分类结果的准确率达到了94%;局放检测仪主要的硬件模块性能以及整体系统的综合功能均正确可靠,仪器能够在现场环境中对开关柜进行局部放电信号检测,达到了预期的设计目标。