煤矿电力监控服务系统通过对井下电网各种参数的有效监控,实现井下的漏电、过流、欠过压等电力故障的保护。是保证井下安全生产、工作人员的人身安全的必要手段。因此,构建完善的煤矿电力监控服务系统,提供持续稳定的电力供应,对于保证煤矿安全可靠生产具有十分重要的现实意义。本课题在阅读了大量相关文献的基础上,指出了目前井下电力监控服务系统所存在的问题与发展趋势。针对当前系统存在的问题,本文提出了一种多通信接口的、抗干扰能力强的煤矿电力监控服务系统的设计方案。系统设计包括基于ARM的井下监控分站的设计开发和井上监控主机的后台管理系统的实现;理论研究方面研究了基于SOFM神经网络的井下漏电故障暂态过程识别模型。首先,分析了系统的功能,并对井下故障保护方法进行理论研究,对故障成因和检测方法进行了分析并采取了针对性的保护方案,重点分析了井下的漏电故障。并且深入研究了漏电故障暂态过程。分析了SOFM神经网络的原理。然后,在理论研究基础上,对监控分站进行设计。本文所设计开发的监控分站:硬件设计方面,所采用的主控制器是基于32位的ARM Cortex-M3内核的STM32F103RB处理器,相比于一般ARM处理器,大大提高了系统的性能,并且采用多通信接口设计,提高本分站的兼容性。软件设计方面采用实时操作系统μCOS-II进行任务优先级的设置,极大地提高了紧急事故传递的实时性。完成实物设计后还进行了分站的通信调试与保护值误差分析实验。最后,在完成电力监控分站设计的基础上,采用Visual C++进行对监控主机进行后台管理设计。通过组态软件对监控主机的后台管理界面进行了操作界面。由上位机管理软件可对井下保护参数进行遥调,对保护选项进行遥控,对井下实时信息进行监控。在漏电故障暂态识别模块,提出采用SOFM神经网络进行识别,提高故障识别的实时性。