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随着大容量变压器的应用日益广泛，以在线监测及故障诊断技术为基础的状态维修体系愈发显得重要．国内外已有诸如神经网络模式识别、基于不确定推理的模糊化处理等智能诊断技术，在各自擅长的领域内应用并取得了一定的成果，但单一的方法均存在不同程度的弊端。该文以人工智能理论中的模糊理论和神经网络理论为基础．介绍了面向对象技术的变压器油中气体诊断黑板型专家系统，该系统体现了专家系统启发性、透明性、高性能和灵活性的特点，不仅能够利用模糊理论来解决变压器故障诊断时出现的复杂性、经验性和模糊性等问题．还能利用神经网络的良好模式分