水电机组的振动是反映机组运行状态的重要参量，对机组振动进行监测和对振动故障进行诊断就显得非常重要，是保证机组安全稳定运行的重要措施。 本文根据国内外关于水电机组状态监测与故障诊断研究的现状与发展趋势，以机组振动故障的信息融合诊断技术为研究主题，对基于Dempster-Shafer证据理论的信息融合故障诊断方法进行研究，首次将该方法应用到水电机组振动故障诊断中，并提出了用机组振动各频率的子带能量反映其振动强度的方法。本文主要进行了以下工作： 分析、归纳和整理了水电机组振动的故障机理和振动频率特征，对机组的振动、摆度和压力脉动测点进行了选择和布置，并选用相应传感器进行监测。 在讨论了多传感器信息融合的基本原理和融合诊断的几种方法的基础上，重点研究了基于D-S证据理论的融合诊断方法，并根据融合规则的需求，讨论了基本可信度分配函数的构造方法，建立了水电机组振动故障的融合诊断识别框架。 在仿真应用中，模拟水电机组各部位的振动信号，采用小波分析和傅立叶变换进行预处理提取信号特征，应用信息融合方法进行了仿真诊断。 西安理工大学硕士学位论文 仿真融合诊断结果表明，基于多传感器信息融合的故障诊断能充分地利用机组各部位的多个传感器的信息，减少诊断的不确定性，能识别单一传感器不能识别的故障;对于早期特征不太明显的故障，经过多传感器信息的融合处理，也能及早发现和准确识别。 随着融合参数的增多，诊断的可靠性会越来越高。毫无疑问，这对于及早发现机组潜在的故障至关重要，对于保证水电机组安全稳定运行和最终实现状态检修的目的都具有重要的意义。