电力设备绝缘监测技术是保证电力系统安全运行的关键技术。目前我国电力系统对高压设备的维护一直沿用定期停电维修体制，因停电所带来的经济损失和社会影响都是巨大的，迫切需要开展以电力设备绝缘状态存线监测为基础的状态维修。介质损耗因素(tanδ)是表征容性电力设备绝缘性能的一个重要指标，测量中需要通过电流传感器测量流经设备的漏电流。目前国内外多采用造价高昂的高性能电流传感器以提高准确度，然而由于设备所处环境十分复杂，电流传感器经长时间工作后自身相位差会发生偏移，严重影响了系统整体的测量准确度。因此对电流传感器相位差的在线标定具有重要的研究价值及应用前景。　　本文引入独立分量分析(IndependentComponentAnalysis，ICA)对电流传感器相位差的在线标定进行了深入研究，有效解决了因电流传感器自身相位差发生偏移引入测量误差的问题，使得精确提取流经设备的漏电流成为可能。本文主要工作概括如下：　　1.针对电流传感器相位差测量系统的相位差比较环节，提出了一种利用固定相移的中心极点法来测量两同频信号相位差。由于环境的复杂性，导致被测信号包含多种噪声干扰，为弥补现有测量方法的局限性，本文给出了一种利用固定相移的中心极点法，该方法能有效避免“振铃现象”的影响，避免引入迟滞比较器去噪带入的延时误差，同时又保留迟滞比较器去噪的优点，不受信号幅度的影响，能够对齐次谐波干扰的信号的相位差实现精确测量。　　2.针对电流传感器相位差测量系统的信号分离模块，给出一种基于FastICA及评价函数的信号分离方法。该方法引入独立分量分析对传感器的输出信号进行分离，建立了ICA算法的数学模型，给出了一种补偿观测信号与源分量数目的方法，实验证明该模型算法能有效从传感器的输出混合信号中分离出测试信号成分。针对FastICA算法每次分离结果误差不同的局限性，提出了一个关于混合矩阵的评价函数以选取多次分离结果中相位测量误差较小的结果。　　3.提出了两种高准确度的信号分离算法以提高信号分离模块的性能。其中，基于评价函数的数表决法改变了评价函数选取最优解的方式，能有效提高测量准确度；而基于FastICA的二次分离法则无需评价函数，它以第一次分离的运行结果作为先验知识，将分离矩阵进行处理后作为第二次分离的初始值，该方法无需对同一样本反复测量，不仅大幅度提高了测量准确度，还节省了时间成本。　　4.提出了一种基于SOBI及FastICA的相位差联合测量法，即联合法，该方法可用于电流传感器相位差测量系统的信号分离模块。SOBI算法即二阶盲辨识算法，是一种基于二阶统计量的盲源分离算法，本身具有分离混合信号的能力。联合法采用无迭代的SOBI算法得到的分离矩阵作为FastICA求解的分离矩阵初始值，计算简单，收敛速度快，是目前同类算法中测量准确度最高、计算速度最快的一种算法。