进入本世纪以来,随着我国能源结构不断调整,新能源装机容量逐年提升,未来大容量火电机组的运行工况将更为复杂。汽轮发电机组作为燃煤火力发电厂重要设备之一,其安全、可靠运行不仅关系到发电厂能否正常向电网输送电能,更关系到电网有功、无功的平衡以及电力系统的稳定。因此,加强对汽轮发电机组故障的在线监测与诊断就显得尤为重要。本文以作者长期在火力发电厂的工作经验为基础,结合工程实际案例对汽轮发电机组状态监测及故障诊断方法进行了深入研究。(1)在分析汽轮机原理的基础上给出了汽轮机几种典型振动故障的时域波形图和频谱分析图并研究了不同故障产生的原因及其对应的频率特征,为后续以振动信号为基础的汽轮机常见故障的在线监测与诊断奠定基础。(2)重点研究了发电机转子绕组匝间短路故障、定子绕组绝缘故障,总结了产生上述故障的原因和检测方法,并结合作者本人的工作经历对工程实际当中转子匝间短路故障的检测全过程进行了详细分析。(3)以汽轮机转子多传感器振动信号监测为基础,开展了汽轮机故障模式识别方法的研究。针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法中依旧存在一定程度的模态混叠和端点效应,提出采用自适应互补LMD方法对汽轮机振动故障信号进行分解并提取乘积函数能量熵作为特征量,采用遗传算法优化后的BP神经网络对汽轮机振动故障进行模式识别。通过LabView与MATLAB联合设计了基于振动信号的汽轮机状态监测与故障诊断系统,结合系统的工程应用情况及检修案例,验证了系统的可行性与有效性。(4)从工程实际当中的第一手资料入手,结合本单位机组两次大修经历,从技术和经济两个角度对600MW火力发电机组预防性维修状况进行深入量化分析;从状态监测具体内容对故障诊断的准确性、灵敏度及其经济性等多个方面,探讨开展状态维修的可行性,以及在现有技术水平、制度规定条件下开展汽轮发电机组状态维修可实现的内容。论文有图51幅,表27张,参考文献76篇。