高压断路器是除发电机和变压器以外最重要的电气设备，起着控制和保护双重任务，其运行状态直接影响着电力系统的运行稳定性和供电可靠性，当它发生故障或事故时会引起电网事故或扩大事故，造成相当大的经济及其它方面的损失。我国目前采用的“定期检修”的计划体制存在严重的不足，如临时性检修不足、检修过剩、盲目检修或因检修不当而引发检修事故。依靠设备状态监测、建立在设备运行状态基础上的状态检修是当前科学的状态检修制度，对高压断路器进行状态检修的研究，具有重要的经济意义和技术意义。 本文针对我国断路器的检修现状，论述了高压断路器实施状态检修的必要性。就现有研究领域对高压断路器状态检修的研究工作还没有一个系统的完整的研究论述，本文指出了高压断路器状态检修比较全面的系统研究包括：状态监测→故障诊断→健康状态评估→计算机管理信息平台。 基于这条主线，本文以高压断路器的状态监测作为状态检修的基础，在明确断路器在线状态监测的意义后，列出高压断路器的监测项目，对反映设备重要运行状况参数的振动信号进行小波方法分析处理，设计实现基于。DSP和CPLD的高压断路器状态监测的硬件系统，利用它采集断路器动作信号；基于径向基函数(RBF)，神经网络，通过实现RBF网络预测器进行断路器故障诊断方法研究，并应用传统的BP神经网络解决同样的问题以进行比较，在对断路器基座螺钉松动和止位垫片松动两种故障情况下的机械振动信号进行计算机仿真后，结果证明：在解决故障诊断这一类问题时，RBF神经网络优于BP神经网络模型，能够更有效地解决问题；针对断路器在线监测数据、预防性试验数据和历史运行状况数据，结合模糊专家系统，提出了一种健康状态评估的新算法，对健康状况进行五级评分，试验验证效果良好，为检修决策的制定提供正确的依据；最后，基于模块化设计思想创建计算机信息管理平台，建立状态检修管理信息系统对完善整个状态检修工作具有极其重要的意义。