油纸作为充油式电力变压器的主要绝缘介质,在变压器长期运行过程中,由于绝缘过热和局部放电,会裂解产生部分溶解于油中的特征气体。分析油中溶解气体的成分和含量,能够有效地判断变压器故障的类型、程度和发展趋势,因此检测变压器油中溶解气体的浓度对变压器的安全运行具有十分重要的意义。目前的变压器油中溶解气体检测装置普遍存在两个主要问题,即传感器的精度和长期稳定性不高以及多组分气体间的交叉影响带来检测误差。要解决这两个问题,需要选择新型的气体检测技术。气体光声光谱技术是一种基于光声效应的微量气体检测技术,它具有高灵敏度、高选择性、大动态检测范围的优点,在变压器油中溶解多组分气体检测的应用中有着广阔的前景。结合目前气体光声光谱检测技术的研究现状并针对其中不足之处,论文从光声光谱技术应用于多组分气体浓度的检测入手,在阐述光声信号产生机理的基础上分析了光声信号强度与CO、CO2、CH4、C2H2、C2H6、C2H4六种气体浓度的关系特性。根据气体光声光谱检测的原理对光声光谱试验平台的组成分别进行了说明,然后根据试验平台应用于变压器油中溶解多组分气体检测的具体要求提出了试验平台的设计思路。分析了其中最为关键的部分-光声池的设计原理和参数设置,并设计实现了纵向共振光声池。在LabVIEW平台中集成Simulink仿真模型构建虚拟信号检测系统作为光声光谱试验平台的组成部分,并且针对光声信号检测过程中的强噪声干扰,采用互相关分析和混沌检测相结合的方法来提取微弱信号。通过光声信号检测的实验结果表明了该虚拟系统对于强噪声下的微弱信号非常敏感且具有较高的检测精度,能有效地抑制强噪声并改善信噪比。通过光声光谱试验平台上单一组分气体和多组分气体实验结果的对比,分析了多组分气体间的吸收交叉影响,根据气体交叉影响的修正思路在MATLAB环境下建立了基于径向基神经网络的修正模型,并对网络建模算法进行改进以提升网络性能。通过实验表明了该方法能有效地修正气体间的交叉影响;同时由于神经网络的自适应特性,可以简化气体光声光谱检测的步骤。