当前我国电气化铁路快速发展,对牵引供电设备的安全运行提出了更高要求。牵引变压器作为电气化铁路中能量转换和传输的核心,是牵引供电系统中至关重要的电气设备之一,其运行状态直接决定铁路的安全运行水平。所以,对牵引变压器的绝缘故障诊断、状态评估和状态检修技术进行研究具有非常重要的理论和实际意义。当前铁路供电设备的状态检修机制尚未形成,而变压器绝缘故障诊断、状态评估和预测是实施状态检修的理论基础。本文对变压器绝缘故障诊断方法、状态评估方法、状态预测方法和牵引变压器状态检修进行了研究。针对牵引变压器绝缘故障诊断中的复杂非线性关系,提出一种基于RIMER(基于证据推理算法的置信规则库推理方法)专家系统的变压器故障诊断方法。该方法考虑了变压器故障特征量和征兆的概率不确定性和模糊不确定性,以IEC三比值法则为专家经验,克服了智能诊断中对训练样本数量的过渡依赖。结合变压器故障数据样本训练得到置信规则库的主要参数,采用证据推理算法建立一个新型的牵引变压器DGA故障诊断模型。该方法克服了IEC三比值法故障编码缺失的问题,提高了故障诊断准确率,置信度的输出方式对描述混合故障类型亦更加有效。针对牵引变压器状态检修中状态评估的问题,研究了一种基于熵权TOPSIS原理的变压器绝缘状态评估方法。该方法克服了确定权重过程中主观因素的影响,引入熵的概念来确定评价指标的权重,全面考虑评估指标所含信息熵量。利用理想点解理论(TOPSIS)评价方法将绝缘评估问题转化为向量空间的距离评价问题,基于实测数据和标准故障样本间的欧氏距离贴近度,计算得到定量的变压器绝缘状态故障贴进度。实现了对牵引变压器绝缘状态等级的科学划分。变压器绝缘状态是个复杂的非线性系统,油中气体含量在整个状态中的具体作用尚不能完全解释清楚,那么按照气体含量数列进行预测就可能忽略了各种气体之间的相互作用和不同时期气体数据对于整个变压器绝缘状态的不同影响。区别于目前多数预测方法中单纯依据算法预测油中溶解气体含量的方法,以灰色预测和理想点解理论(TOPSIS)为基础,研究基于故障贴进度的变压器状态预测方法。从系统的角度对绝缘故障状态贴近度数列进行预测。基于预测状态和牵引变压器运行日志综合得出变压器的故障状态发展趋势,对检修安排具有较强指导意义。针对牵引变压器检修中存在的检修目的不明确,故障诊断、状态评估缺乏有效理论支撑的现状,将所研究的变压器绝缘故障诊断、评估和预测新方法应用于工程实践,设计了面向牵引供电设备状态检修的电气试验车系统。该移动试验平台可以快速有效地对牵引变压器进行预防性试验,并综合企业MIS网络上的在线监测数据、历史信息、家族数据、规程导则、牵引变压器实际工作时间等进行综合状态评价,并对检修周期就行预估,对提高测试数据分析的科学性和推进牵引变压器状态检修技术的发展具有较强促进作用。