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本文基于油中溶解气体分析法,采用RBF神经网络模型来对电力变压器进行故障诊断.为了提高诊断模型的辨识精度,分两步对RBF神经网络的模型参数进行辨识:首先采用减聚类算法,确定RBF神经网络隐层基函数的中心点;然后采用量子粒子群算法求解基函数的宽度以及输出的连接权重.仿真实验表明,本文提出的方法具有很好的诊断效果.