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本发明涉及变压器绝缘油检测技术领域，特别涉及一种基于多频超声检测的绝缘油粘度计算模型构建方法。分别以不同的超声频率探测若干不同粘度的样品绝缘油，获取若干与超声频率对应的探测参数；以每份样品绝缘油的粘度，以及该样品绝缘油对应的不同超声频率探测到的若干探测参数，构建训练样本；以训练样本训练神经网络模型，获取绝缘油粘度计算模型。本发明通过神经网络模型自动拟合多频超声获取的探测参数与绝缘油粘度的变化关系，可实现绝缘油粘度的实时监测，显著提高变压器运行时的安全性。在选取超声波具体频率时，尽量使每个频率超声波探测出的参考参数差异化变大，通过粒子群优化算法可获取最优的多频超声组合，可显著提高预测模型的准确度。