摘要：油中溶解气体分析(DGA)是诊断变压器故障的常用方法,能及时发现变压器内部的潜伏性故障。为了减少卷积神经网络的训练参数,提出了一种基于全卷积神经网络的变压器故障诊断方法。将传统卷积神经网络中的全连接层用卷积层替代,实现了端对端的变压器故障输出。相较传统卷积神经网络提升了故障诊断准确率,有较强的实际意义。

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