水轮发电机组的安全可靠运行对于水电厂的安全生产至关重要，因此水电站对水轮机组的状态监控以及故障诊断分析技术提出了非常高的要求。本文利用LabVIEW编程语言设计了机组监控软件，研究了通过识别轴心轨迹图形对机组故障进行诊断的方法。　　 论文首先对典型的水轮发电机组故障做了介绍；为了后面监控系统的开发提供理论基础，本文总结了振动发生的机理。　　 本文运用LabVIEW编程语言设计了数据采集(DAQ)、在线数据分析、数据库存储与查询、报表生成的相关程序。　　 本文采用识别轴心轨迹图形来对水轮发电机组的故障进行诊断。对于轴心轨迹的特征提取，本文运用Hu不变矩理论。在图形识别领域，Hu不变矩理论已经可以很好的提取图形特征。由于数据采集的离散化特点，本文采用离散Hu不变矩提取轴心轨迹图形的特征，且对离散条件下Hu不变矩是否满足平移、伸缩和旋转不变性进行了研究。　　 文章最后分别对遗传算法(GA)优化BP网络和粒子群(PSO)优化BP网络做了研究，然后运用这两种优化算法搭建诊断模型，通过仿真实验对几种典型的轴心轨迹图形进行了识别，实验结果表明这第一种诊断模型可以很好的识别轴心轨迹图形，从而对水轮机组的故障进行诊断。