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为提高牵引变压器绝缘故障诊断的正确性,在分析其负荷特征和特征气体产生机理的基础上,针对其故障特点提出基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的牵引变压器绝缘故障诊断方法.根据罗杰斯比值法将变压器状态分为12种故障模式;用PSO算法优化SVM参数,充分发挥SVM具有较高泛化能力的优势.试验表明该方法能快速、准确地找到相应的优化参数,有效进行牵引变压器绝缘的故障诊断.