本文是“十一五”国家科技支撑计划项目“矿井通风及供电系统安全状态监测及故障诊断预警系统的研究”(No:2007BAK29B05)的重要组成部分,是针对目前我国高压电机绝缘故障频发、绝缘状态监测可靠性差、定子绕组主绝缘局部放电指纹库建立不完全及放电模式识别技术不完善而提出的。随着现代工业及设备制造水平的逐步提高,生产系统中采用的电机数量不断增加,单机容量也不断攀升。大型高压电机的用途越来越广,所起的作用也越来越重要,其故障不仅会损坏电机本身,而且将影响整个生产系统,甚至危及人身安全,造成巨大的经济损失和恶劣的社会影响。据统计,大约41%的电动机或发电机故障是由于主绝缘(定子绝缘)老化而引起,高压电机的运行可靠性在很大程度上取决于定子绕组的绝缘状况。绝缘老化程度不同,对应的局部放电信号也不同,且具有唯一的指纹特征。通过对高压电机主绝缘局部放电信号进行在线监测,识别其指纹特征,能够帮助发现早期绝缘缺陷。而判断定子绝缘老化程度,对潜在的故障隐患进行诊断、预警,将有助于提高高压电机的使用寿命,避免绝缘故障的发生、消除故障隐患,这对安全生产具有十分重要的现实意义。根据高压电机定子绕组局部放电指纹库建立及放电模式识别的基本要求,本文提出了一种宽度可调节定子铁芯槽部模型的制作方法,用来作为局部放电信号提取试验的地电极；总结了高压电机定子绝缘结构特点及常见的故障类型,分析了导致绝缘故障的原因及早期征兆,特别对于高压电机定子绕组内部放电、槽放电、电晕放电以及相间放电等故障研究了其产生条件和影响效果。在高压电机定子绕组局部放电产生机理的基础上,结合工业现场各类绝缘故障调研及相关故障理论,提出了内部放电、槽放电、电晕放电及相间放电模型的建立方法,对真机新绕组做了相应老化,得到各类放电模型的放电特性。基于已建立的各类放电模型,结合老化试验,提取出发生于高压电机定子绕组主绝缘中内部放电、槽放电、电晕放电及相间放电四种局部放电信号指纹,并研究了各类放电指纹的分布规律,建立了局部放电指纹库,为在线监测高压电机主绝缘局部放电信号比对提供了依据。研究了发生于高压电机主绝缘中各类局部放电特征值及其相互关系,确定了各类局部放电源的特征参量,为绝缘故障诊断提供了判断依据,以BP神经网络为分类器,开发了高压电机主绝缘局部放电模式识别软件,实现了对局部放电种类的智能识别。