本文围绕着高压电力设备连接点的温度在线实时测量的难点问题,进行了测温方法的研究。论文分析了高压电力设备连接点温度在线实时测量的主要困难在于高压强电磁环境的存在对传感器的绝缘性、抗电磁干扰性的要求,设备空间的限制对传感器体积大小的要求以及电力系统安全监控的特点对传感器的动态特性和测量精度的要求,提出了用半导体吸收式光纤温度传感器和其神经网络逆动态补偿器来复合构成一个温度测量系统,以满足高压电力设备温度在线测量的要求。论文的主要工作如下： (1)以改进动态性能作为问题的主要切入点,提出从软件的角度出发通过设计神经网络逆动态补偿器去对非线性的半导体吸收式光纤温度传感器进行动态补偿。 (2)分析了半导体吸收式光纤温度传感器的数学模型,并推导出了它的逆系统动态补偿器的模型,进而得到了一个由原传感器及其神经网络逆动态补偿器复合构成的温度测量系统。并用计算机对该温度测量系统进行了仿真研究。 (3)在理论及仿真研究的基础上,研制了一个实际的由半导体吸收式温度传感器和其神经网络逆动态补偿器所构成的温度测量系统。 (4)进行了抗强电磁干扰及温度测量的实验,实验结果表明本文所研制的温度测量系统具有很强的抗电磁干扰能力以及良好的动态特性和测量精度。