针对传统BP神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题，通过对基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络进行深入研究，并最终应用于变压器故障诊断。该算法通过优化BP神经网络的搜索方向，加快了网络训练速度，提高了网络训练的精度。通过对实例数据仿真，证明了本方法能够有效地诊断出变压器的故障，为变压器故障诊断提供了一条新途径。