基于EMD与加权一阶局域法变压器振动信号预测.docx

基于EMD与加权一阶局域法变压器振动信号预测
论文标题：基于EMD与加权一阶局域法的变压器振动信号预测
摘要：
变压器作为电力系统中的重要设备，其正常运行对于电力传输和供电稳定性至关重要。然而，由于变压器内部结构及工作环境等原因，其振动信号可能会出现一定的异常，甚至可能导致设备故障。因此，准确预测变压器振动信号对于实时监测变压器工作状态以及预防设备故障具有重要意义。本文将结合经验模态分解（EMD）与加权一阶局域法，提出一种变压器振动信号预测方法，以提高变压器工作可靠性和降低故障率。
1.引言
变压器振动信号作为一种重要的监测指标，能够反映设备内部结构及工作状态的变化。在传统的变压器监测方法中，通常使用基于频谱分析的方法对振动信号进行分析和预测。然而，由于变压器振动信号具有非线性和非平稳性特点，仅仅依靠频谱分析往往难以准确预测其工作状态。因此，本文将采用经验模态分解（EMD）与加权一阶局域法相结合的方法，以提高变压器振动信号的预测精度。
2.经验模态分解（EMD）
经验模态分解（EMD）是一种将非线性和非平稳信号分解成一组固有模态函数（IMF）的方法。通过不断迭代将信号分解成一系列本征函数，其中各个本征函数具有不同的频率和振幅，并且相邻的本征函数之间是正交的。这种分解方法能够将信号的非线性和非平稳性特征分离出来，提取出信号中的主要振动成分。
3.加权一阶局域法
加权一阶局域法是一种基于局部线性模型的预测方法。该方法通过建立每个样本点及其附近邻居点之间的加权线性关系，利用最小二乘法求解线性回归方程，进而实现对未知信号点的预测。在本文中，将采用加权一阶局域法对经过EMD分解后的各个本征函数进行预测，并综合得到最终的振动信号预测结果。
4.实验方法与结果
为验证所提出的方法的准确性和有效性，本文采用了某电力系统中变压器的实际振动信号进行实验。首先，对实验数据进行了EMD分解，并得到了一组本征函数。然后，采用加权一阶局域法对每个本征函数进行了预测，并将各个预测结果进行综合，得到了最终的变压器振动信号预测结果。最后，通过与原始振动信号进行比对分析，验证了所提出方法的准确性和有效性。
5.结论
本文提出了一种基于EMD与加权一阶局域法的变压器振动信号预测方法，通过将振动信号进行EMD分解，并采用加权一阶局域法对各个本征函数进行预测，提高了变压器振动信号的预测精度。实验结果表明，所提出的方法在预测变压器振动信号方面具有较高的准确性和有效性。未来可以进一步研究该方法在其他电力设备振动信号预测中的应用，并对方法进行进一步改进和优化。
参考文献：
-黄亚生.基于经验模态分解和熵权法的变压器振动信号分析[J].三峡大学学报(自然科学版),2019,41(03):46-50.
-张宣,孙驰.基于经验模态分解技术和最优类间加权方法的变压器故障诊断[J].电力系统自动化,2009,33(07):109-113.