高压断路器广泛安装于电力系统中各个部分,是电力系统中重要的开关装置,也是结构最复杂的电力设备之一。由于其动作相对频繁,发生故障的几率较大。若其发生故障将不能控制和保护整个电力系统的安全稳定运行,造成巨大的经济损失,对高压断路器进行故障诊断和预测的重要性不言而喻。据统计分析,高压断路器发生的故障类型大部分为机械故障。本文以500kV瓷柱式SF₆高压断路器为研究对象,设计了一套高压断路器机械故障预测系统。主要的研究内容如下:（1）高压断路器运行特征信号采集系统设计。结合物联网技术搭建高压断路器分合闸线圈电流信号、三相触头位移信号、温度信号和弹簧机构储能信号等的在线监测系统。包括系统的总体框架设计、硬件平台的设计、器件的选型、服务器的搭建等。（2）高压断路器故障诊断方法研究。该部分对量子神经网络进行了研究,并对其进行改进,构建了基于改进量子神经网络的高压断路器故障诊断模型,以采集的特征信号作为输入,在TensorFlow深度学习框架下搭建该模型,仿真结果表明该模型在算法训练迭代次数和诊断误差上有明显改进。（3）高压断路器故障预测方法研究。该部分结合LSTM（Long short Term Memory,长短时间记忆）循环神经网络能解决数据长期依赖的特点,以高压断路器的分合闸线圈电流时间序列为特征输入,构建LSTM循环神经网络模型,并以CAS（混沌蚁群算法）作为训练寻优算法。提出基于CAS优化的LSTM循环神经网络的高压断路器分合闸动作曲线预测方法,并与TensorFlow深度学习框架自带的训练优化器作对比,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度和较短的训练步数。（4）交互式平台设计。该部分以LabVIEW为平台搭建高压断路器故障预测系统,有效地将特征信号采集系统、高压断路器故障诊断模型和故障预测模型联系起来。完成了系统框架设计、用户登录和预测界面的设计、服务器的连接等任务。最后运行该断路器故障预测平台,结果表明能基本实现高压断路器的故障预测功能。