本发明提出一种变压器基于模糊C均值聚类算法的声纹故障诊断方法，利用模糊C均值聚类算法对变压器绕组和铁芯机械运行状态中产生的不同声纹故障数据进行分类，并利用分类的结果判断故障的类型。当变压器中出现声纹异常时，利用模糊C均值对声纹数据进行处理，可以确定各个声纹数据样本的聚类中心，通过隶属度矩阵的行对应着所属类别，列对应着数据样本的顺序编号，隶属度矩阵每一列最大数据所在的行即为数据样本所对应的故障类别，这样就可以有效检测出声纹故障的类型。从而实现了由变压器由异常声纹引发的故障的诊断。