汽轮机是电力生产行业的核心机械,是发电站的“三大主机”之一,一旦其发生故障致使其不能正常工作,将会给发电站带来巨大的经济损失,因此针对汽轮机故障的监测与诊断技术是现代电站迫切需要的。当汽轮机出现不同的故障时,转子所呈现出的振动信号也不相同,振动信号的分析是汽轮机故障监测与诊断技术的主要手段之一。本文基于振动信号对汽轮机故障的监测与诊断技术展开研究,首先详细分析了汽轮机各种常见故障的机理,针对故障产生的原因对故障进行分类,给出了各种故障类型的理论振动信号特征。并系统地总结了现有的汽轮机故障诊断理论与方法,研究了基于不同理论的故障诊断方法。并依次对傅里叶分析、连续及离散小波变换、多分辨率分析和小波包分析等基础理论进行研究。针对信号的除噪、频率波动信号的分析和阶跃信号的分析,使用Matlabr2015b对比了传统傅里叶分析和小波分析的结果。最后应用四层小波包分解的方法,对汽轮机振动信号进行了分解分析,通过观察频带的方法观测各个频率区的振动大小,与汽轮机故障的振动特征进行对比,结果显示这种分析方法与理论推断完全符合。并最终将这种分析方法应用到实际,实例诊断的结果与现场检测的结果完全一致,结果表明在实测信号的验证中有着良好的诊断效果,体现了小波分析法对汽轮机的故障监测与诊断有着良好的工程应用价值。