摘要：对向传播（CP）算法是一种有教师学习和无教师学习算法的混合体，既具有良好的模式识别性能，义能很好地解决反馈型神经网络的收敛问题。笔者提出了基于CP分类器人工神经网络的变压器故障诊断方法，建立了CP组合神经网络模型，通过比较不同训练情况下的正判率来确定CP网络中的训练次数和竞争层神经元的个数。实例证明该模型诊断结果的正判率比改良电协研法和IEC三比值法有较大的提高，具有较高的诊断准确率和应用价值。

关键词：变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 cp组合神经网络 

单位：江西省电力公司超高压分公司 江西南昌330006 江西省南昌市供电公司 江西南昌330006 西安交通大学电气工程学院 陕西西安710049