随着科技的发展,汽轮机不断朝着高参数、大容量方向发展。这些发展在提高生产效率的同时,对设备的安全运行也提出了更严格的要求。对汽轮机进行振动状态监测与故障诊断,是保证汽轮机安全经济运行的重要途径。本文基于支持向量机理论的转子振动故障诊断方法,对比分析了四种常用的多分类模型。首先针对“一对多”算法、“一对一”算法、有向无环图算法以及二叉树算法四种常用多分类模型,以多分类原理为基础,对四种模型的优缺点进行了总结,最后运用实例,比较了四种模型在多分类过程中的效果。其次,针对从多个指标中直观地评价汽轮机的运行状态存在困难的问题,提出了基于主成分分析法构造综合评价函数,通过综合得分对汽轮机的运行状态进行评价的方法,并利用转子实验台实验数据验证了该方法的有效性。最后,基于LabVIEW虚拟仪器开发平台设计了汽轮机转子振动在线监测与故障诊断系统。分别从硬件选配、诊断方法、系统软件设计等方面对系统进行设计研究。首先对相关硬件设备进行了研究,选取电涡流传感器、数据采集卡、工控机等硬件设备实现数据采集,信号处理、显示等功能。然后分别设计了数据采集、分析与处理模块。最后以支持向量机作为诊断方法,利用有向无环图算法构造多分类模型,分别利用MATLAB及LabVIEW对诊断模型及系统监测界面进行程序实现,并通过混合编程实现了二者的结合。最后利用该系统对转子实验台运行状态进行监测与诊断,取得了较好效果,验证了系统的可靠性。