一种变压器油箱开裂试验的模拟预测方法

本发明提供了一种变压器油箱开裂试验的模拟预测方法，包括：将目标高气压参数输入至预先训练完毕的MLP神经网络模型中，输出对应的待测变压器油箱在该高压条件下的形变量预测值；MLP神经网络模型是基于多种类型变压器油箱在低气压试验条件下的变形数据训练得到的；将形变量预测值依次与设定的开裂临界形变量的经验值及历史值进行对比分析，根据比较结果确定待测变压器油箱的开裂风险等级。本发明能够高效、准确地预测变压器油箱在高压条件下的形变量，MLP神经网络模型基于多种类型变压器油箱在低气压条件下的试验数据进行训练，有效避免了传统高压加载方式对变压器油箱造成的不可逆损伤，显著降低了检测过程中的安全风险和试验成本。