运行中的气体绝缘组合电器（Gas Insulated Substation,简称GIS）内部由于存在着绝缘缺陷而产生局部放电现象,其中的绝缘气体SF₆在局部放电作用下发生分解产生多种组分气体。不同绝缘缺陷情况引起的SF₆局部放电分解产物的相对含量存在差异,因此,可通过检测分析SF₆局部放电分解组分来实现GIS的状态评估和故障诊断。傅里叶变换红外吸收光谱法（Fourier transform infrared spectroscopy简称FTIR）是目前分析SF₆局部放电分解组分的最常用方法之一,它具有响应速度快、分辨精度高、检测组分多、线性特性好、抗干扰能力强、使用寿命长等一系列优点,能够有效进行SF₆分解组分的定性定量分析。在0.1米和16米两种气体池光程长的条件下,对SO₂F₂标准气体进行红外检测对比,证明了长光程检测具有稳定性好、分辨率高、线性度好、信噪比高的特性,能够实现微量组分的红外分析。红外光谱仪的扫描次数设置为32次,最佳分辨率选用0.5cm-1,并利用红外检测系统得出了SF₆主要分解组分的红外吸收谱图,由组分气体吸收峰处的谱线分布情况,分析了谱图基线漂移问题的影响。针对普遍存在的基线漂移问题,结合复小波变换特点,提出了一种复小波背景扣除的方法。根据基线一般属于缓变低频信号分量的特点,该方法采取了先将信号进行复小波分解,再对高频信号置零后重构背景信号,最后将背景信号扣除得出有用信号的算法过程。分别构造了叠加着高斯曲线背景、斜坡背景、复合高斯曲线背景、斜坡与高斯复合背景的模拟信号,采用该复小波方法均有效实现了四种常见背景的扣除。SO₂F₂、SOF₂、SO2三种组分气体的实测红外光谱图经复小波背景扣除算法处理后,谱图基线几乎重合于零坐标轴。模拟信号和实测信号的实验分析,体现了复小波扣除算法的有效性。通过实小波和复小波方法的基线校正效果对比,证明了复小波方法的优越性。基于朗伯比尔定律进行气体红外定量分析时存在吸收系数的难确定性和多组分检测的繁琐性问题,本文采用了主成分回归分析的红外定量算法,并选取SO₂F₂、SOF₂、SO2三种分解组分及各自的特征吸收峰作为研究对象。该算法分别以光谱数据与气体浓度作为输入和输出,建立了吸收光谱图与浓度信息的直接对应关系。实验配制了三种特征组分的浓度样本,由训练样本获得光谱数据并依据算法建立了红外定量预测模型。检验样本和实测数据的预测结果都表明,该算法和预测模型具有很好的适用价值。