本发明提出了一种神经网络和决策融合的油浸式变压器故障诊断方法。其中，神经网络和决策融合的方法包括：故障编码、神经网络模型的构建和训练、决策融合矩阵的计算。对故障低温过热、中温过热、高温过热、局部放电、低能放电、高能放电编码后，使用5种变压器油中溶解气体含量作为辨识特征，训练多个神经网络，并根据神经网络的测试准确率计算决策融合矩阵，实现多个神经网络的决策融合。该方法可以根据单个神经网络对特定故障的辨识性能调整其在整个模型辨识中的权重，以提高故障诊断的准确度，对变压器故障的及时处理和电力系统的稳定可靠运行具有重要意义。