高压断路器是保证高压输电系统安全稳定运行的关键部件之一因此确保断路器的可靠运行极为重要。高压断路器的绝大部分事故源于机械方面的原因,故研究其机械故障诊断具有重要的意义。目前国内都采用离线例行试验和操作对高压断路器进行定期检修,这种计划性的预防检修盲目性大,费用高,而且解体拆装容易对断路器造成伤害,降低了利用率和可靠性。高压断路器合分闸时的各机械参量包含了断路器操动机构机械部分的状态信息,实时准确的监测断路器每次动作时的各机械参量数据,为故障诊断以及状态检修提供了大量的数据准备。本文在分析和比较已有研究成果的基础上提出了一种对高压断路器进行在线监测和诊断的方法。本文主要给出了重要特征参数高压断路器的在线提取方法及去除干扰的算法,如振动,行程,线圈电流。根据开断电流,给出了累计开断电流进行断路器触头电寿命的预测方法。给出了通过对比分析对断路器多次动作后,某一特征参量进行横向比较,判断出断路器工作状态的走势的算法,它为及时的对断路器进行检修或维护提供有力依据。本文给出了一种基于融合技术的D-S证据理论算法,证据理论允许把整个问题和证据分解为若干个子问题、子证据,在对子问题、子证据做出处理之后,利用Dempster合成法则,可以得到整个问题的解。这给多传感器信息融合提供了理论依据和合成方法。本文对Dempster合成法则实效的情况进行了探讨并通过改进的算法提高了判断的可靠性。