在电力系统中，变压器是电能转换和电压变换的重要装置，扮演着重要的角色，它的状态稳定与否与整个电力系统的安全运转有着密切的联系，因而对变压器的潜在故障类型进行预测非常重要。目前，电力系统中的变压器大部分是油浸式变压器，在使用过程中会产生多种气体并溶解在绝缘油中，进而可以根据油中溶解气体分析(DGA)预测变压器的潜在故障类型。随着近年来的快速发展，在使用DGA技术进行故障诊断中可以采用多种分类方法进行故障诊断，例如朴素贝叶斯分类方法和范例推理方法等。基于以上原因及用户现场需求，本文设计和实现了基于分类方法的变压器故障诊断子系统。首先，本文阐述了变压器在使用过程中的产气原理及变压器故障诊断子系统所采用的三比值法、朴素贝叶斯分类方法和范例推理分类法等三种分类方法的理论知识，进而阐述了三种分类方法的使用条件及使用流程。同时，描述了应用软件设计和实现中的设计思想、模式及所需的开发技术。这些理论知识和设计思想，为本子系统的设计和实现提供了坚实的基础。其次，本文基于分类方法对变压器故障诊断子系统进行设计和实现。设计重点包括本子系统的数据层设计、功能设计和详细设计。数据层的设计主要是对本子系统的数据输入、数据预处理和数据输出进行设计，以满足各种分类方法的分类对象预处理要求。功能设计主要包括本子系统的架构设计和功能模块设计，为后续设计提供基础。在子系统的详细设计中，主要阐述了三比值诊断模块、朴素贝叶斯诊断模块和范例推理诊断模块的内部流程，进而介绍了本子系统所需的系统类图。通过本子系统的设计，明确了本子系统的总体架构，业务逻辑及功能模块的划分。本子系统采用C++中的MFC框架进行最后的代码编写。最终，描述了本子系统的实际测试方案和结果。在功能测试中，采用从绝缘油中收集的原始气体含量进行故障诊断，测试本子系统诊断流程及本子系统的有效性和实用性。测试结果表明，本文所设计和实现的基于分类方法的变压器故障子系统能有效地诊断出变压器的潜在故障类型，为维护人员提供参考，良好地满足了用户的应用需求。