本论文以水轮发电机组振动在线监测与故障诊断为研究对象，以开发水轮发电机组振动神经网络障诊断专家系统为目的。结合盐锅峡水电站5#水轮发电机组的真机试验研究，通过对试验数据的分析和诊断，得出的结论对于水电厂的现场实际具有一定的指导意义。 本文首先论述了水轮发电机组故障诊断的重要意义，详细分析了故障诊断的研究现状及发展趋势，并对故障诊断的应用前景做了进一步分析。通过分析、整理、归纳水轮发电机组振动理论，水轮发电机组的振源以及水轮发电机组部分振动故障的特征，为建立故障诊断专家知识库奠定了基础。其次通过分析建立故障诊断专家系统的目的和任务，将神经网络的理论和方法与专家系统结合后用于水轮发电机组振动故障诊断，建立了故障诊断专家系统的模型。探讨了故障诊断专家系统中的知识获取、知识表示、知识库维护、不精确推理等用神经网络来解决的方法，提出了神经网络的分块技术，并在具体的研究对象：水轮发电机组上加以实现，从而建立开放的水轮发电机组振动故障诊断专家知识库。并采用预制文本法对系统的诊断结果进行了解释。同时分析了系统的硬件结构和实现过程，用面向对象分析方法分析设计故障诊断专家系统，并用软件加以实现。通过进行水轮发电机组真机试验，采用本文所研究的故障诊断专家系统对试验数据进行分析诊断，得出机组的故障为转子不平衡，并建议电厂对机组配重后，再进行动平衡实验。最后对全文进行总结，并分析了系统的不足，阐述了后续的研究工作。