针对发电机转轮空化空蚀的诊断，可以采用基于多源信号监测和机器学习的综合诊断算法。通过在转轮关键部位安装声发射传感器、振动传感器、压力传感器和水位传感器，实时采集高频空化声音信号、低频振动信号、压力脉动信号和水位变化信号。利用多尺度混合形态滤波器对信号进行预处理，提取周期性冲击特征，并计算声发射信号的脉冲重复率和声强烈度。结合机器学习模型（如支持向量机或神经网络），对预处理后的数据进行分类和诊断，判断空化空蚀的状态并发出预警信号。最终，通过改变运行工况（如水头、有功功率、导叶开度）绘制工况变化与空化状态的关系曲线，辅助优化运行条件。