故障診斷是根據**監測所獲得的資訊結合機組已知的結構特性和引數，以及環境條件，結合機組的歷史記錄，對機組可能要發生或已經發生的故障進行預報和分析、判斷，確定故障的性質和類別、程度、原因、部位，指出故障發生和發展的趨勢及其後果，提出控制故障繼續發展和消除故障的調整、維修、治理的對策措施，並加以實施，最終使機組恢復到正常狀態。
故障診斷的重要任務就是查詢故障原因，包括系統層次間的縱向成因、子系統之間的橫向成因、間接成因和外部成因。
水電機組上不同部位、不同型別的故障，引起機組功能上不同的變化，導致機組整體及各部位狀態和執行引數的不同變化。水電機組故障診斷系統的任務，就是當機組某一部位出現某種故障時，要從狀態及其引數的變化推斷出導致這些變化的故障及其所在部位。由於故障診斷系統從**監測系統獲得的狀態監測量的資料十分龐大，因此系統必須先在原始資料中找出反映機組故障的特徵資訊，即提取機組特徵量，才能有效的對故障進行診斷。
水電機組的故障診斷模型如圖5-1所示。
圖5-1給出了水電機組診斷的模型，圖中h(f)/h(t)是機組時域或頻域的傳遞函式。機組故障診斷中，系統的輸出狀態向量是機組異常或故障資訊的重要載體。在機組診斷中，要綜合考慮工作介質、環境，系統特徵以及系統行為狀態。
對於圖5-3的機組診斷模型來說，其關鍵和核心部分就是「綜合診斷」。
水電機組故障診斷系統的內容包括狀態檢測、故障診斷、趨勢**。其過程可分為：
（1） 訊號輸入
水電機組的故障診斷系統是水電機組**監測系統的上位系統，診斷的發生，需要從下層系統獲得表徵機組執行狀態的特徵引數，即獲取機組故障徵兆，如機組的振動和擺度。
（2） 訊號處理
由監測系統輸入的訊號，必須經過一系列的處理。對輸入訊號進行分類、去噪濾波，然後提取特徵徵兆。水電機組在執行過程中產生大量的雜訊，同時定轉子的強大電流在水電機組周圍形成很強的電磁場，這些都對**監測系統的採集資料有影響。
對故障診斷有用的資訊可能隱藏在被雜訊嚴重汙染的原始訊號中，要使診斷結果有效，必須對原始訊號進行處理。
（3） 狀態識別
將經過訊號處理後獲得的機組特徵引數與規定的允許引數或判別引數進行比較、對比以確定機組所處的狀態，是否存在故障以及如果存在故障，故障的型別和性質等。這需要制訂相應的判別準則和診斷策略。
（4） 診斷決策
經過狀態識別，判斷出機組的狀態，然後根據一定的規則，給出應採取的對策和措施，同時根據機組當前的狀態訊號**機組狀態可能發展的趨勢。
水電機組
x(t)
圖5-1水電機組故障診斷模型
水電機組的故障診斷技術的分類很多，其中主要有以下幾種。
（1）按照診斷環境可以分為**診斷與離線診斷
**診斷一般是指對現場正在執行的水電機組進行自動實時診斷，這類診斷一般用於大中型機組。
離線診斷是指通過磁帶記錄儀或其它儲存記憶裝置將現場的狀態訊號記錄下來，結合機組狀態的歷史檔案資料，作離線分析診斷。
（2）按照所利用的狀態訊號的物理特徵進行分類
振動診斷法（振動診斷技術），以平衡振動、瞬態振動及模態引數為檢測目標，進行特徵分析、譜分析和時頻分析以及其它方法。
聲學診斷法，以雜訊、聲阻、超聲為檢測目標，進行聲級、聲強、聲譜分析。
溫度診斷法，以溫度、溫差、溫度場、熱象為檢測目標，進行溫變數、溫度場的識別與分析。對於軸承診斷，採用溫度診斷法。
壓力檢測診斷法，以機組系統中的氣體、流體的壓力作為資訊源，在機組執行過程中，通過壓力引數的變化特徵判別機組的執行狀態。
雜訊檢測診斷法，以機組執行中的雜訊作為資訊源，在機組執行過程中，通過雜訊引數的變化特徵判別機組的執行狀態。這種方法易受環境雜訊的影響，診斷可靠性不高。
表面形貌診斷法，這種診斷方法以裂紋、變形、斑點、凹坑、色澤等為檢測目標，進行裂紋破損、空蝕磨損的現象分析。
（3）按照診斷目的分功能診斷和執行診斷
功能診斷是針對新安裝或剛修復後的機組或部件，診斷機組的效能是否正常，按診斷的結果進行調整修復。
執行診斷是針對正在執行中的機組或部件，進行執行狀態的監視，對故障的發生、發展進行早期診斷。
（4）按照診斷的要求分為定期診斷和連續診斷
定期診斷是指每隔一定時間對水電機組進行檢查和診斷，這種診斷方式是計畫檢修的內容。
連續診斷就是對機組執行狀態進行連續監測、分析和診斷。
（5）按照診斷的途徑分為直接診斷和間接診斷
直接診斷是根據水電機組的關鍵部件的資訊直接確定其狀態，如軸承間隙、葉片裂紋、大軸不同心等。直接診斷受到機組結構和工作條件的限制而無法實現。
間接診斷是通過二次診斷資訊來間接判斷機組中關鍵部件的狀態變化，如水導擺度、振動等。
（6）按照診斷方法原理分為頻域診斷法、時域診斷法、模式識別法等
頻域診斷法，應用頻譜分析技術，根據機組訊號的頻譜特徵的變化，判別機組的執行狀態和發生故障的形成原因。目前，大多採用這類診斷方法。
時域診斷法，應用時間序列模型及其有關的特性函式，判別水電機組工況狀態的變化。
統計分析法，應用概率統計模型及其相關的數學模型和特徵函式，對機組的執行狀態進行監視和故障診斷。
模式識別法，利用檢測訊號，提取對機組執行工況狀態反應靈敏的特徵引數向量構成機組模式向量，然後利用適合的分類，判別機組執行狀態。
分形診斷法，從水電機組的行為出發，研究水電機組這一複雜的機械系統的分形引數對不同故障的敏感性，建立系統層次上的分形診斷法。
資訊理論分析法，利用資訊理論建立的某些特性函式在機組執行中的變化，對機組執行狀態進行判別和故障診斷。
人工智慧診斷，應用目前的人工智慧技術，對機組執行狀態進行識別和故障診斷。
以上只是給出了水電機組故障診斷的一般分類方法，除此之外，還可以有其它分類方法。
水電機組的故障診斷同其它裝置的故障診斷不同，表現為故障的多源性，故障的傳播性，故障的非線性。
上一節，我們給出了水電機組故障以及故障診斷的概念和分類，並簡述了機組故障診斷的幾個實施步驟。訊號檢測和特徵提取是診斷中的兩個重要的環節。
機組在執行中，系統引數偏離了正常狀態就可能出現故障，表徵它的特徵向量也會變化。只要故障存在，這種故障資訊就會通過特徵引數表現出來。因此，以資訊量作為出現故障的量度，就可以對機組狀態進行診斷。
故障源發出的資訊是通過系統的特徵和狀態來傳遞的。資訊源發出的如果僅是一種確定狀態量，表徵它的特徵就不會攜帶任何有用的資訊。換言之，也就是故障資訊源含著某種不確定性。
這種不確定性與故障資訊源所包含的隨機事件的可能狀態數及每種狀態出現的概率有關[20]。
設機組的執行的狀態集合為x(x1,x2……xn)，每種狀態對應的出現概率為p(xi)，則故障資訊源的概率空間為p(x)。且有。
對於狀態概率和故障資訊源的不確定性一般表現為以下幾點：
（1）離散故障資訊源的概率空間為等概率分布時，這種資訊的不確定性為最大。
（2）資訊的不確定性與故障資訊源概率空間的狀態數及其概率分布有一定的相關性。
（3）當故障資訊源的概率空間等概率分布時，資訊的不確定性與可能的狀態數有關，當機組執行的狀態數越多，相應的概率越小，機組的不確定性越大。
對於資訊源的不確定性，哈特萊研究確定了用資訊源概率的倒數來度量。
5-1）
以資訊量來作為資訊多少的度量，將資訊量定義為：不確定的減少量。換言之，系統的資訊量就是系統前後接受的資訊不確定性程度的減少量。這種是因為收到資訊前後的概率空間的改變。
稱收到資訊前的概率為先驗概率p(y)，收到資訊後的概率為後驗概率。以x表示收到的資訊量，不確定性為：
h(y/x)=h(p(y/x5-2）
式5-2中p(y/x)表示後驗概率，於是資訊量根據定義為:
i=h(y)-h(y/x5-3a）
h(p(x))-h(p(y/x))
i5-3b）
故障資訊通常**於兩個方面，一是故障模式類別屬性構成的資訊源，它為系統的可能故障和這些故障類別的出現概率所構成的，我們把它稱之為故障模式資訊，二是故障樣本特徵屬性構成的資訊源，稱之為故障特徵資訊源，由故障特徵和故障特徵的概率分布函式所構成的[20]。
設e=是故障模式概率空間，其中ω是故障模式類別集合 ωi(i=1,2,……m),m是故障類別數。各故障的先驗概率為p(ωi)，滿足：
5-4a)
設f=為樣本概率空間，p(x)是定義在f下的樣本特徵概率密度函式，滿足：
5-4b)
水電機組是乙個比較複雜的系統，可以分成很多子系統或許多亞層系統。故障資訊源可以是多個子系統子故障源的組合，也可以是多個亞層系統亞故障源的組合。不同子系統的故障源對外表現為乙個整體，因此，故障總是從某個子系統傳遞出來的。
也就是說，當機組中的某個子系統出現故障，即使系統的輸入正常，但是系統的輸出必然異常，產生異常徵兆。
異常資訊總是以兩種形式向外傳遞，即層內傳遞和層間傳遞。層內傳遞是指異常資訊作為同一層次的其它相連系統的輸入，而引起相連系統的輸出異常以至故障。層間傳遞是指低層的子系統出現故障後，其異常的輸出徵兆輸入到上層系統，引起上層系統的輸出異常或出現故障。
通常，機組的故障資訊的傳遞是這兩種方式的相互作用的結果。
故障資訊傳輸定理：故障資訊在傳播過程中，通過某一層的子系統前的資訊量總要大於通過子系統後的資訊量[20]。
對於某一確定故障型別，應該關注的是：這類故障是通過那種物理量表現出來的，而且與其它量之間有什麼樣的關係。當機組執行狀態發生變化時，相應的機組的各引數之間的關係也在變化。
但是最主要的，是當這些引數隨著執行狀態的改變而改變時，表徵某一故障型別的物理量是否也在改變。對於表徵機組的各引數，應從中選出靈敏度高的物理量作為某型別故障的特徵。因此，有如下的定義：
能對機組的執行狀態進行定量描述的因素稱為機組故障診斷中的特徵引數，簡稱特徵。在進行機組狀態監測與故障診斷時，首先必須確定適合的特徵引數，用於定量的表徵機組執行狀態的變化。選擇適合的特徵是診斷成敗的關鍵。
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