目前對于電力變壓器常用的研究方法大多基于某一因素或某幾個因素做出判斷，并未綜合考慮變壓器的全面狀態(tài)信息，加之測試手段的局限性、知識的不精確性等原因，導致所獲取的信息具有模糊性、隨機性等特征，其診斷結果的精確性和時效性遠未達到實用要求。
故障預測與健康管理(Prognostic and Health Management, PHM)是一種利用先進傳感器技術，并借助各種算法和智能模型來實現(xiàn)對系統(tǒng)健康狀態(tài)的監(jiān)控、預測和管理的理論與技術體系，這一技術的實現(xiàn)可以解決故障后修復和定期維護方式造成的“維護不足”或“維護過剩”等問題，進而逐步被狀態(tài)維護或預測維護所取代。PHM已在航空、電子、機械等領域得到了快速發(fā)展。然而，針對電力變壓器的PHM方法還不太完善，主要體現(xiàn)在：①變壓器的健康監(jiān)測大部分關注化學和電故障，很少關注機械故障；②變壓器的油、氣和溫度被廣泛用于健康監(jiān)測和診斷，相比較而言，振動信號很少被用到；③對于變壓器PHM的研究目前僅處于監(jiān)測和診斷階段，對于故障預測和剩余壽命(RUL)預測的研究還很少。
