作为电力系统的核心部件，输变电设备的安全稳定对保证电力系统的正常运行至关重要。输变电设备一旦出现故障，将会造成比较大的经济损失及服务影响，因此保证设备处于良好的运行状态是电力检修部门的一项重要工作。

准确的状态评价结果是对设备实施状态检修的前提。目前，随着状态监测技术的进步，对设备的状态监测方法越来越多，手段越来越全面，所获得的数据也越来越多，但对设备状态判断的方法却较为缺乏，已有的方法多通过阈值比较的方法进行判断[38，39]，这种判断方法简单，但阈值的设定缺乏合理的依据，监测数据中蕴含的信息得不到充分利用。而且单参数分别评判无法对多个参数之间关系的变化情况进行监控，观测效率较低，对于多个监控参数之间的关系变化以及性能趋势的变化情况难以反映。也有利用模糊数学[40，41]、证据理论[42]、神经网络[43，44]、贝叶斯网络[45-48]等人工智能方法实现对设备状态的评判，这类评判方法存在样本选取困难、主观因素影响较大、应用实时性差等缺点。

设备的状态数据是设备健康状态的反映，在理想情况下，设备的状态数据会围绕着理想状态在一定的范围内波动，这种波动反映了设备状态的一种变化趋势，影响这种波动的因素有多种，如设备状态的退化、外部环境因素的影响、测量误差的影响等。通过对设备此类关键特征数值的分析和评估，可以反映设备的运行状态是否处于受控状态。(www.daowen.com)

控制图是统计质量管理的一种重要手段和工具[49]。通过对生产过程的关键特性参数进行测定、记录、评估，根据假设检验的原理构造控制图，可以用来监测生产过程是否处于控制状态[50-52]。控制图可以按时间序列将设备状态监测数据的典型特征（如均值、标准差）的变化以图形化的形式展现出来，有利于直观了解设备状态参数的分布及变化情况，为设备的运行过程是否发生异常提供判断工具。