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在水轮机的导叶上安装位移传感器，精确测量导叶的实际关闭位置，同时在导叶与固定部件的接触处安装压力传感器，检测密封处的压力分布情况。在水轮机的蜗壳、尾水管等部位布置流量传感器，监测水流流量。对采集到的原始数据进行去噪、滤波等预处理，去除干扰信号和异常值。通过对比位移传感器测量的导叶实际关闭位置与理论全关位置，判断导叶是否存在关闭不到位的情况；结合压力传感器数据，分析密封处压力是否低于正常全关时的压力阈值，以此判断密封效果。利用流量传感器数据，判断在导叶应关闭的状态下是否仍有异常水流通过。将这些多源数据特征输入到基于深度学习的卷积神经网络（CNN）故障诊断模型中进行训练，模型以大量已知的正常和导叶关不严状态的数据作为标签。训练好的模型能够根据实时监测数据，快速准确地判断导叶是否关不严，一旦检测到故障，立即发出警报，并结合历史数据预测故障的发展趋势，为运维人员制定维修方案提供科学依据。