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针对传统油中溶解气体分析法（DGA）的诊断方法存在的问题，提出了一种融合传统的DGA方法与人工神经网络的综合诊断方法。利用改良的三比值法、特征气体法、无编码比值法等传统DGA方法以及基于径向基函数（RBF）神经网络方法，分别进行了初级诊断，最后综合考虑了各种故障类型下初级诊断结果的可靠性差异，采用模糊积分的方式将初级诊断的结果进行了融合，并通过仿真验证了该方法的有效性。