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随着水电机组单机容量的增大和水电在电力系统中地位的日益突出，水电机组的稳定性对电力系统的安全运行越来越重要。而水电机组的振动是反映水电机组安全、稳定运行的重要指标，因此对机组振动故障的及时发现并诊断、排除故障，是保障水电机组安全稳定运行的重要措施。本文根据当前水电机组状态监测与故障诊断研究的现状和发展趋势，分别研究了基于变精度粗糙集理论(VPRS)、RBF神经网络的机组振动故障诊断方法，并进行了将两种方法相结合应用到水电机组振动故障诊断中的尝试。主要研究工作如下：