在网络技术发展迅速的今天,许多水电厂建立了自己的内部企业Intranet局域网,或者是直接连接上了Internet。与此同时,各大电厂为了实现现代化的管理模式,都配备了本地机组的在线状态监测和故障诊断系统。应用现在较为成熟的Web技术,将机组的在线监测系统和电厂网络有机结合,即可实现电厂的远程网络化监测系统,为运行机组的在线监测和诊断提供了有利条件,同时也提高了工作效率。小波分析作为一种全新的信息处理方法,日益显示出其在信号检测、信号去噪以及奇异信号的提取等领域不可替代的作用。本文针对水电机组远程在线监测系统对于信号分析的需要,利用小波多分辨分析对于离散信号强大、灵活的自适应分析特点,采用经典的Mallat二通道分解重构算法对信号进行处理。应用delphi2005快速编程平台,实现了小波多分辨分析的实际应用,并且选取DB4标准小波滤波器,对电站的实测信号,进行了多层分解、去噪。结果表明应用小波多分辨分析能有效的去噪,同时,应用程序的计算速度能满足在线监测系统对于信号分析的要求。本文主要讨论的是:结合当前成熟高效的网络技术,使得小波变换的多分辨分析的优势,应用于水电机组的在线监测和故障诊断系统中局部信号的处理,为整个监测系统提供更加有效和可靠的信号分析、判断依据。同时,对于今后水电机组监测系统类似模块的开发,是有一定参考价值的。