本发明涉及一种基于小波神经网络预测的变压器机械故障检测方法，属于电力设备检测技术领域；采用的技术方案为：采集振动信号，得到振动信号后，使用互信息法计算振动信号的时间延迟T；使用Cao方法计算振动信号的最小嵌入维数m；根据振动信号的时间延迟T和最小嵌入维数m对变压器振动信号进行相空间重构；利用重构后的相空间结合小波神经网络预测方法对待测变压器振动信号进行预测，得到预测信号vf；通过对比预测振动信号vf与正常状态振动信号vp计算得到变压器未来时间区间内的月度偏差系数Dy；观察预测振动信号月度偏差系数的变化趋势，当偏差系数过大时制定针对性的检测计划，提前排除故障；本发明用于变压器故障的在线预测。