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针对变压器故障特征参数及故障征兆的多样性，本文提出一种变压器故障的综合诊断模型，将变压器油色谱数据和电力试验数据结合起来，利用小波神经网络和D-S证据理论融合技术优势互补的特性，化简了神经网络结构，对证据理论的基本概率分配赋值进行了改进，充分体现证据体对单个故障模式识别的可信度，最后通过实例验证了该模型具有较好的诊断性能。