随着我国水电事业的不断发展,大型水电站陆续建成投运,水轮发电机组逐渐向着大容量、高水头方向发展,确保水轮发电机组的安全稳定运行对提升电站经济效益、保证电厂及流域安全有着重要的意义。水轮发电机组是一个受水力、机械、电气等多场耦合影响的强非线性复杂巨系统,其运行机理尚不完全明确,机组的建模及故障诊断一直是相关研究与工程应用的难点问题。在此背景下,深入研究水轮发电机组系统辨识理论,开展水轮发电机组建模和模型参数辨识研究,不仅对提高水轮发电机组控制品质、提升电能质量、维护电力系统稳定都有着重要的理论意义和工程应用价值,而且还可为水轮发电机组的故障诊断提供理论依据和技术支撑。本文围绕水轮发电机组模型参数辨识、机组精细化建模以及故障诊断中存在的问题,以建立精细化水轮发电机组模型和探索先进的故障诊断方法为目的,通过深入分析水电机组的实际运行特性,结合系统辨识理论、智能优化方法和动态系统辨识方法,建立了适用于机组控制和电力系统分析的水轮发电机组精细化模型；深入开展了基于模型的水轮发电机组故障诊断方法研究,引入了Volterra级数、广义频率响应函数(GFRF)和非线性输出频率响应函数等建模理论,结合参数辨识方法,建立了水轮发电机组模型,并通过对模型参数变化的分析,提出了有效的故障特征提取方法和故障识别方法。论文的主要研究内容及创新性成果如下：(1)深入研究了现有水轮机模型,总结归纳各种水轮机模型的适用范围及优缺点,针对导水机构水力损失不可忽略且模型机理复杂的问题,引入曲线拟合的方法,建立了考虑导水机构水力损失的水轮机精细化模型。同时,将人工鱼群算法引入到水轮机精细化模型参数辨识中,为改善该算法后期收敛速度慢、容易陷入“局部最优”等问题,提出一种改进的人工鱼群算法(IAFSA),旨在提高算法的收敛性与精度。所提方法实现了水轮机精细化模型与导水机构水力损失曲线同步辨识。(2)为简化电力系统网络结构,满足电力系统分析的需求,对中小水电机组进行了等值建模研究,建立了更适合表征水轮发电机凸极效应的五阶发电机组等值模型,提出了基于研究系统内部多点PMU测量数据与联络线数据的中小水电机群等值模型辨识目标函数,同时改进了辨识策略以提高辨识效率。利用电力科学研究院的综合程序进行了大量的仿真试验验证,结果表明所提方法可以有效解决等值模型多解问题,且辨识精度与辨识效率也显著地得到了提高。(3)深入研究了基于Volterra级数的建模方法,分析了水轮发电机组这类旋转机械系统的激励力与振动的关系,建立了系统的Volterra模型。深入分析旋转机械系统Volterra时域模型输入量的特点及传统辨识方法的不足,提出了一种改进的Volterra级数模型辨识方法,提高了Volterra时域模型的辨识精度。同时,依据Volterra核函数能够反映系统结构特性的特点,构建了基于神经网络与Volterra时域核函数的故障诊断模型,并通过仿真算例和实验分析对所提方法进行了验证。(4)针对水轮发电机组转轮状态监测与识别困难的问题,提出运用基于高阶统计量的盲辨识方法对水轮机转轮时域Volterra模型进行参数辨识。同时,探讨了Volterra模型的频域形式,构建了水轮机转轮的广义频率响应模型,通过水轮机转轮广义频率响应分析了其工况的变化。(5)针对水轮发电机组故障样本不足而限制了其故障诊断方法发展的问题,提出运用有限元仿真方法对水轮发电机组故障振动响应进行建模仿真,并提出了一种基于在线测量信息的水轮发电机组非线性输出响应函数辨识方法。利用非线性输出函数特征量与SVM分类器构建了水轮发电机组故障诊断系统,实现了水轮发电机组振动故障的有效识别。