在水轮机的导叶、转轮以及机壳等关键部位安装振动传感器、位移传感器和角度传感器，以高频采样实时收集振动、位移和导叶与转轮叶片的角度数据，同时利用压力传感器采集蜗壳和尾水管内的压力数据。对采集到的原始数据进行去噪、滤波等预处理，去除因环境干扰、设备自身噪声产生的无效信号。通过分析角度传感器数据，判断水轮机是否处于非协联区；针对振动数据，运用快速傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，提取振动的特征频率和幅值；结合位移数据和压力数据，综合评估振动的严重程度。将这些特征参数输入到基于深度学习的长短期记忆网络（LSTM）模型中进行训练，模型以大量已知的非协联区正常和振动过大状态数据作为标签。训练好的模型能够依据实时监测数据，准确判断水轮机在非协联区是否存在振动过大问题，一旦检测到异常，及时发出警报，并预测振动的发展趋势，为运维人员制定维修策略提供依据。