随着智能电网的快速发展,人们对用电的安全性要求提高。在整个电力系统中,高压断路器在电力传输过程中作为关键环节,其稳定运行是提供电力稳定传输的重要保障。然而高压断路器经过长年运行和多次机械动作,并大多处于复杂环境中,出现故障的频率也随之增大,因此断路器故障的及时发现并处理显得至关重要。传统采用人工定期检修的方式来逐一排查故障,在一定程度上能减少故障的发生但实时性差并存在二次故障风险和浪费人力等问题。为了解决上述问题,文中设计了一种真空断路器状态监测及故障诊断系统。真空断路器状态监测及故障诊断系统由信号采集系统、数据处理系统和远程监测及故障诊断的上位机系统这三部分组成。信号采集系统利用位移传感器、加速度传感器、霍尔电流传感器和压力传感器这四种传感器分别对真空断路器触头行程量、机械振动量、线圈电流量及触头接触压力量进行实时采集。数据处理系统对采集的数据进行优化处理,同时采用EC20作为4G通信模块,采用TCP通信方式,将实时数据传输给上位机。为了应对断路器出现突发情况,对四种被监测量设定阈值,当实际监测数据超过阈值时,启动短信报警功能,实现了人机交互。故障诊断系统利用粒子群优化BP神经网络的算法对真空断路器进行故障诊断,通过获取分合闸线圈电流信号的关键点数值作为特征值进行网络训练和测试,最终判断故障原因。实验结果表明,系统可以对真空断路器进行实时状态监测和故障诊断,确保断路器发生故障时能够及时维修,弥补了定期检修的不足。