电气设备在现代社会中扮演着至关重要的角色，而变压器作为电力系统的核心组件之一，其正常运行对于维持电力供应的稳定性至关重要。本博士论文聚焦于电气设备健康管理的关键技术，特别是基于变压器缺陷数据的故障预测研究。通过深入分析变压器的缺陷数据，我们努力提出一套全面而高效的健康管理方案。论文通过引入先进的数据挖掘技术和机器学习算法，对大规模变压器数据进行精准分析。该研究关注不同类型的缺陷，力求为电气设备运维人员提供及时准确的故障预测信息，以最大程度地减少因设备故障而引发的损失。博士论文的研究成果有望在电气设备健康管理领域产生深远的影响，提高电力系统的可靠性和安全性。