高压断路器作为输变电网络的关键电力设备之一,具有投切负荷、隔断故障的能力,是保障电力系统稳定运行的关键因素。因此,高压断路器的健康程度及日常的有效维护,也与整个电网运行的可靠性紧密相关。本文以高压断路器的故障机理作为切入点展开了研究,分析了其机械故障产生与发展趋势,实现了较精确的缺陷类型及缺陷程度诊断,预测了设备寿命,并基于有价值的数据构建了波形指纹库。研究内容具体如下:首先,针对高压断路器故障产生与发展机理的研究,提出了一种以故障树与故障模式、故障机理及影响分析结合法作为失效机理分析思路、以危害度定量分析法作为故障严酷度的评判标准的综合研究方法。并基于相关统计数据,分析了断路器的故障产生与发展机理,定位了断路器的薄弱环节,还提出了相关改进意见。在此基础上,基于部分薄弱环节,设计了故障模拟实验,进一步分析了基于分合闸线圈电流的断路器故障发展趋势特征,为后文研究做好了理论分析与原始数据收集的多重准备。其次,针对断路器的状态变化趋势判断及故障预诊断的研究,提出了一种以断路器弹簧操作机构常见缺陷类型与缺陷严重程度为研究对象的综合诊断方法。首先以选择监测信号、特征提取、特征数据提纯优化以及诊断预测为研究步骤,然后通过故障模拟实验所得数据,验证了该方法的可行性。再次,针对如何确定老旧的高压断路器是否仍具备使用价值的问题,运用了一种基于层次分析法与健康指数的高压断路器寿命评估方法。首先通过层次分析法确定了影响设备健康水平的各参数的权重,然后利用随机模糊理论构建了基于健康指数的高压断路器寿命预测模型,量化了断路器的健康水平,估算了设备投入使用时长。最后结合断路器的历史数据,经计算证明了该方法的有效性与可行性。最后,结合断路器在线监测与智能诊断技术,根据断路器出厂信息和前文所述相关实验,设计了一套基于分合闸线圈电流波形的家族指纹库系统,功能包括显示断路器分合闸状态、历史数据分类查询与数据的在线分析等,实现了多种数据归拢的集约化管理,利用与存储了尚有价值的历史冗余数据及实验数据,为今后电气设备的综合性大数据故障诊断与分析工程化应用提供了设计雏形。