摘要：为提高变压器传统油中溶解气体分析（DGA）的故障诊断能力,提出了一种利用小波神经网络（WNN）的变压器故障诊断方法。WNN隐含层采用离散仿射小波函数,仿照前馈BP神经网络算法构造WNN,引入学习率和动量系数来训练网络。实验结果表明：相同条件下,较之传统比值法与BP神经网络,WNN的故障模式识别准确率更高,对照BP神经网络,所提出的WNN变压器故障诊断方法在稳定性和收敛时间方面表现更优。

关键词：变压器 溶解气体分析 人工神经网络 小波神经网络 故障诊断 

单位：重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室; 重庆400044