设备故障诊断技术对于发电厂日常安全生产至关重要,它不仅关系到电厂日常生产安排和设备检修,还能发现设备隐性故障及时排除,避免重要设备突发性故障影响发电厂整体安全及稳定。故障诊断的前提是对设备状态量的监测与分析,发电厂中监控系统应用十分广泛,新建机组及100MW以上的已建机组都配备了DCS系统。DCS系统虽然在监测方面功能强大,但数据存储及分析方面略显不足,为了弥补这些不足,一些发电厂做了积极地改进。数据存储方面,为了常年的存储电厂设备状态量数据,一些发电厂开发了自己的数据库,或直接采用了成熟的商业数据库产品,如：PI系统。数据分析方面,各电厂只依靠人工做表格、曲线、图形等分析,这些方法慢速低效,而且从时间上不能够做到连续。虽然发电厂数据存储量庞大分析困难,但是近些年兴起的数据挖掘方法结合机器学习能很好地解决这一问题。论文首先介绍了目前设备状态监测和故障诊断的情况,介绍各种设备状态监测和故障诊断的技术,并对其未来的发展进行了探讨。其次研究分析了高压断路器机械方面和电气方面的各种状态监测方法,探讨了基于模糊理论的故障诊断技术。模糊诊断将某类故障发生时的所有征兆构成一个征兆群空间,将引起某种故障的所有原因构成一个故障原因空间,故障原因必然会与征兆空间中某些征兆群相对应。一般用隶属度来描述这种程度的大小,得到诊断结果。高压断路器故障分为机械方面和电气方面两大类,目前在进行高压断路器状态监测和故障诊断研究时,很多研究都是在高压断路器的机械振动信号方面,也有部分研究是针对高压断路器电气方面。本论文中,将这两方面因素综合分析,对高压断路器机械振动信号,利用小波分析,模极大值分析,利用小波分解来检测信号突变点,根据信号出现突变时,小波变换后的系数具有模量极大值,确定故障发生的时间点,并且将模值作为故障诊断的特征参数。提取振动信号的幅值和振动事件发生的时间段作为特征参量进行故障诊断。同时研究了高压断路器的电寿命判据。在此基础上,根据提取的机械和电气特征参量,采用模糊综合评判方法,将评判对象的各种相关联或不相关联的单参数性能指标,归一化后成为可比和可量化的量,综合在一起运用综合评判算法对高压断路器的使用寿命做出综合全面的评估,以实现对高压断路器的状态监测与诊断研究。