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由于变压器有载调压分接开关（On—Load Tap Changer，OLTC）机械故障征兆与机械故障类型之间有着复杂的非线性关系，采用传统的BP神经网络诊断具有准确率低、收敛速度慢和易陷入局部极小值等缺点，提出了一种自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm，AGA）优化BP神经网络的故障诊断方法。利用自适应遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，将优化后的BP神经网络应用于OLTC机械故障诊断。仿真结果表明，AGA算法优化BP神经网络的故障诊断模型明显优于传统BP神经网络方