基于相空间重构法变压器铁芯加速度的预测摘要：变压器振荡分析法中，为了能及时的进行变压器故障诊断及预警，需要预测变压器振荡信号，由于系统的复杂性、非线性，预测难以实现。根据Takens原理，非线性时间序列可以通过相空间重构法得到在动力学特性上与真实系统完全等价的相空间，得到了相空间就可以对系统输出进行预测。采用相空间重构法，利用神经网络预测变压器铁芯振荡加速度，效果十分好。关键词：变压器预测相空间神经网络PredictVibrantAccelerationofTransformerCoreBasedonPhase-spaceReconstructionMethodHuLixiaZhaoGuangzhouAbstract:.Itisnecessarytopredictthesurgingsignal,whenusingtransformer’ssurgeanalyticalmethodtodiagnosticatetransformerfaultsintimeandalarminadvance.However,becauseofthecomplicacyofthesystem,predictionisahardwork.OnthebasisofTakensprincipal,wecanreconstructthesamplingtime-seriesandgetanewPhaseSpace,whichisequaltotherealsystem.Inthepaper,weusethistheorytoforecasttheVibrantAccelerationofTransformerCoreandgetaverygoodresult.Keywords:transformerpredictionphasespaceneuralnetwork1引言变压器是电力系统重要的电气设备之一，一旦发生故障将会影响整个系统的正常运行，特别是那些没有事先预警的隐患，会带来严重的破坏和巨大的经济损失。加强变压器运行状态监测与故障诊断，对消除变压器潜在隐患，以及对事故发生后尽快确定其性质及发生部位具有十分重要的意义。国内外研究了许多检测变压器故障的方法，目前，铁芯振动分析法获得了广泛的关注。在变压器的运行中，铁芯迭装等质量问题，绕组层压木板的下压螺钉返松、压紧力的变化、绕组形变等事故隐患都可能造成铁芯运行中产生不正常的振动，并通过振动加速度值的变化反映出来，特别是当固有频率接近强迫振动的频率时，加速度值会变得非常大。因此可以通过监测绕组振动的加速度值，提取振动特征，判断其性能状态，提供给变压器运营部门，决定是否让变压器退出运行，以免发生更严重的事故[1,2]。为了更好的进行变压器故障诊断及预警，就需要对变压器铁芯振荡信号进行预测，由于考察对象十分复杂，很难找到规律，预测几乎不可能。本文将给出基于相空间重构原理变压器铁芯加速度预测的方法与步骤。2相空间重构原理延时嵌入的相空间重构方法是非线性时间序列处理的基础,其原理是从一维时间序列重构得到系统在相空间的吸引子,从而利用重构吸引子分析系统的动力学特性。Takens理论认为，任何一个系统状态的全部动力学信息包含于该系统任一变量的时间序列之中，把单变量时间序列嵌入到一个新的坐标系中所得到的状态轨迹保留了原相空间状态轨迹的最主要的特征[3,4]。具体思路如下：.假定时间序列为系统中某一状态输出，给定整m＞1，τ＞0可以得到一个m维相量（1）式中:,为重构向量的个数，为嵌入维数；为延时常数,它是一个正整数,可表示为相邻两次采样间隔的倍数.这种从时间序列中获得状态向量的方法称为延时嵌入法。在重构相空间中时间延迟和嵌入维数m的选取十分重要，其精度直接关系着相空间重构后描述奇异吸引子特征的不变量的准确度，要从实验或被测系统的测量信号中通过延时嵌入方法真正体现系统的动力学特性，必须仔细选择嵌入维数和延时常数[5~7]。Takens原理认为嵌入维数只要满足m≥2d+1(d为系统的分形维数)，则重构相空间和系统的相空间微分同胚，即拓扑等价,它们的动力学特性在定性意义上是完全相同的。由此可得，既使无法判断系统独立变量的数量和性质，只要嵌入空间的维数足够大（即大于独立变量的数目），此重构空间与原始状态空间具有相同的行为，可在其中研究吸引子的性质。选择一个好的时间延迟也非常重要，因为它可以有效降低所需的重构嵌入维数，从而使问题相对简化，对于单变量序列选择时间延迟的方法很多，比如平均位移法，互信息法，自相关函数法等，这些方法在许多文献中都有介绍。3变压器铁芯加速度预测选择容量为5kVA，415(380,350)/230V的三相干式变压器作为被测对象，测试变压器铁芯加速度信号。变压器空载运行时，变压器振动主要是由铁芯振...
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