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油中溶解气体分析(DGA)是判别变压器内部绝缘状况及发现内部潜伏性故障的重要手段.而多层前馈网络(MLFNN)是应用广泛的故障诊断模型。为此,提出了以DGA数据为特征参数的新型径向基函数神经网络(RBFNN)诊断变压器故障。在分析传统k-均值聚类算法RBFNN的缺点和最优聚类特性的基础上,介绍了RBFNN的新算法-自适应k-均值聚类算法,它既能避免传统k-均值聚类算法的局部收敛的缺点.又能动态调整学习率。最后.大量聚类实验结果显示自适应k-均值聚类算法在收敛速度和聚类性能上比传统k-均值聚类算法显著提高;