在水电系统中，水轮机导叶作为控制水流、调节机组出力的关键部件，其运行状态直接关乎整个电站的稳定与高效。我们自主研发的水轮机导叶故障频率诊断算法，是保障水电设备安全运行的 “智慧大脑”。该算法基于先进的信号处理与机器学习技术，实时采集水轮机运行过程中的振动、压力、转速等多源数据。通过快速傅里叶变换（FFT）等信号分析方法，将时域数据转换为频域数据，精准提取与导叶故障相关的特征频率。例如，当导叶出现松动、卡涩等故障时，会在特定频率段产生异常频谱，算法能够敏锐捕捉到这些细微变化。