断路器是电网系统中最为重要的安全防线，由于断路器系统故障造成的直接或间接损失往往数额较大，后果严重，因此为断路器系统引入远程监测与故障诊断系统成为了近年来智能电网建设研究的新热点。本文针对断路器弹簧操动机构故障诊断系统中存在的问题展开了算法研究，以实现提高操动机构故障识别准确率与可靠性的目的。　　本文首先介绍了断路器系统的组成结构和工作原理，对断路器操动机构的分合闸线圈及控制子系统、储能电机及储能机构子系统、主轴及传动子系统、机体与连接件系统的常见故障成因进行了机理分析。并针对这些故障，阐述了操动机构故障诊断系统所测量的各类监测数据与故障间的内在联系，建立了故障与监测传感器之间的对应关系。　　为了解决操动机构故障诊断中存在的测量误差、环境扰动以及推理困难的问题，文章提出了模型校正处理和一种两级式的故障诊断方法。该方法通过模型校正的手段来降低环境对测量结果的影响;并通过贝叶斯更新和DS证据理论的结合实现了多传感器数据融合，完成了对各个部件的状态推理;继而在融合层输出结果上使用贝叶斯网络对故障原因进行了因果分析，实现了操动机构的综合诊断输出。　　最后，文章结合项目背景和提出的算法，给出了算法在实际操动机构系统中的具体实现，并在实验样机上进行了故障模拟和成因还原测试。结果表明，算法能够有效减少系统测量误差带来的影响，具有较强的诊断敏感性与分类准确性，在故障征兆发生早期识别出故障原因，为视情维修提供较为可靠的依据。