随着工业的发展，设备能源的需求也大幅度上升，在电能源的使用过程中，对电能的质量最为看重。电力输送系统中最重要的器材：绝缘子，其使用因受到自然环境和工业环境的影响，使得绝缘子出现闪络等种种事故，严重影响的运输的稳定性和系统的安全性。要做到及时有效的监测很难，从而解决此类问题的诊断和研究是以后输电领域里面重要的研究方向。
　　对绝缘子的污秽放电和污秽闪络的研究，结合专家已有的智能判断技术和解决的方法，要建立绝缘子故障诊断系统的准确性和效率性，首先要构建绝缘子诊断的推理模型，这个模型能清楚的描述绝缘子闪络阶段的特征，以及各个输入特征量之间的复杂关系，因为这些输入量使导致绝缘子运行故障的特征量。-在设计模型中将模糊产生规则、Petri网络、人工神经网络等理论相融合，使得改诊断系统不仅有高效的推断能力和自学能力，并对系统进行进一步的推理和研究，文字最后通过编制了一套系统仿真程序验证该系统的的实用性。
　　本文做了三个尝试：选取了诊断绝缘子故障的特征量，详细归纳了绝缘子故障的复杂关系和形成的原因，从而将绝缘子的污秽度和劣化度以及闪络几率更好的诊断出来。本文运用了模糊Petri网络诊断系统。系统是通过模糊化结构所构成，而且输出量进行相应的模糊化，这对于系统有着更好的推理，在自适应模糊神经网络中使用连续函数，然后通过学习的误差反馈算法进行训练，并作出仿真，将理论值和实际有所比较，从而使系统更有说服性和准确性。最后使用面型对象技术平台，将诊断系统更好的设计成相对应的仿真系统，从而证明本文系统的可行性。然后进行结果的比较，总结完善论文，可以对以后工作作出自导性方向。