水电能源由于其清洁性与可再生性,在我国能源发展史中起到十分重要的作用。灯泡贯流式机组由于其投资省、工期短、土建规模小等优点被广泛应用于中低水头且流量相对较大的水电站。但其自身结构的独特性,容易使机组在运行过程中产生振动,常规的振动不会危及到水电机组的安全运行,但如果产生长时间的周期性振动或共振,会对供电质量、机组寿命甚至整个电力系统产生重大影响。因此开展灯泡贯流式机组振动与声音在线监测系统的研究具有重要意义。近年来,中小型水电站朝着“无人值班”的方向发展,致力于提高水电机组的智能化水平,实现状态检修。状态监测是状态检修的基础,水电机组是旋转机械,在运行时会受到复杂因素耦合影响,机组信号体现出明显的非平稳与非线性,如何从水电机组复杂的信号中提取出与机组运行状态密切相关的信息是实现在线监测的关键。现有的水电机组在线监测系统的监测对象有:摆度、振动、功率、电压、温度、扭矩等,80%的故障可以体现在振动信号中,而声音信号是振动信号另外的显示方式,含有许多能够体现机组运行状态的信息,其声学特性会随着设备运行状态的改变而改变。因此本文通过采集水电机组运行过程中的振动与声音信号,提取信号的特征值并进行融合,得到更为准确的状态信息,实现对水电机组的在线监测。本文设计的灯泡贯流式机组振动与声音在线监测系统,能够完成对机组运行状态的有效监测,具有使用简单、准确度较高等优势。主要工作包括以下几个方面:第一,简述对水电机组进行状态监测在确保机组长期安全稳定运行方面的重要性,阐明设计灯泡贯流式机组振动与声音在线监测系统的意义。详细介绍了灯泡贯流式机组的结构及其工作原理,按照机组产生振动和声音的不同原因,分析归纳了水电机组的故障机理,并分析了现有大中型水电机组在线监测装置对灯泡贯流式机组的不适宜性,提出硬件优化思路。第二,针对当前水电机组信号早期故障微弱特征提取困难的问题,本文研究了一种基于变分模态分解（VMD）和奇异值分解（SVD）的特征提取方法。利用VMD对采集到信号进行分解可以得到若干个模态分量,对由模态分量构成的矩阵进行奇异值分解计算其奇异值,即为信号的特征值。根据实验数据分析结果可知,VMD分解后得到的每个模态分量都有一个中心频率和一个窄带,原始信号可以通过由VMD分解获得的分量进行重构且每个状态的奇异值具有一定的数据特性,这些特性本质上反映了最大频率的能量。将奇异值作为特征值进行分类,从分类结果可知本文的方法可以比较准确的提取出故障早期的微弱特征信号,具有一定的实用价值。第三,完成了灯泡贯流式机组振动与声音在线监测系统的软、硬件设计。硬件方面设计了机组振动与声音信号在线采集装置,包括传感器的选择、测点的布置和信号调理电路的设计等,将在线采集装置安装在机组各个部位,实现声音与振动信号的远程采集。软件方面利用C#编程语言,开发在线监测后台软件,可以通过以太网和数据采集系统进行通信,对接收到的振动与声音信号进行分析与处理,具有实时显示监测结果、数据库存储以及历史数据查询等功能。第四,将本文研究的灯泡贯流式机组振动与声音在线监系统应用到湖南省某水电站,在3#机组安装在线监测系统,采集灯泡头、灯泡体、配水环和变压器处共8路声音信号和4路振动信号,分析总结水电机组在正常运行工况下振动与声音信号的频谱分布并用铁棒敲击机组模拟故障,通过实际应用验证了本文设计的监测系统的有效性。