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小水电作为清洁的可再生能源,是国家能源发展的重点战略方向。但是目前大多数的水电站对水电机组的异常噪声和故障诊断主要采用人工判断方式,不仅速度慢而且还会影响判断的准确性,因此需要研究基于机器学习的识别方法。流形学习具有探索数据集内在规律的能力,如何将流形学习算法应用于水电机组噪声源识别中具有研究价值。本文分析了水电机组噪声信号的特点以及流形学习方法应用在水电机组噪声源识别上所面临的问题,设计了针对性的流形学习方法。主要工作如下：(1)分析了造成水电机组异常振动的原因以及水电机组振动噪声