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水电机组是一种大型的能量转化装置，机组的稳定运行对于水电厂安全、稳定、经济的供电有着很大的影响。由于机组长期运行在恶劣的环境下，因此振动问题往往是安全运行的一大隐患。为了提高机组运行的稳定性，相关故障诊断技术的提高与开发已经变得必不可少。 本文对水电机组故障诊断的相关问题做了探讨。首先以实际水电厂出发，对于故障诊断的研究目的和意义、研究内容以及国内外现状做了详细的阐述。分析并总结了振动故障特征、振动机理，并对振因做了详细的比较说明。 其次研究了水电机组故障特征的提取。结合Parseval能量积分和小波包分解，利用该方法提取了水电机组振动频谱的能量特征。建立了从信号输入到能量变化再到故障类别的一种映射关系。这种基于“信号—能量—故障”的诊断方法，解决了传统频谱分析方法对信号局部分析不足的问题。 最后研究了水电机组故障诊断方法。为了更精确的进行故障诊断，将数据挖掘技术与故障诊断技术相结合，提出了基于多维关联规则数据挖掘系统的故障诊断方法。以实际的水电厂为例，通过关联规则挖掘分析后，很好的完成了故障的精确诊断。