水电站机组与厂房结构耦联作用复杂,振源涉及水力、机械、电磁等多方面的因素,形成的动力学体系具有随机性、复杂性、非线性相关性等特点。本文基于原型观测和数值模拟方法,对多源激励下水电站机组厂房振源特性和响应特性进行了研究,并提出了一种水电站厂房振动响应预测方法,主要研究内容如下:（1）机组厂房结构振源特性研究。计算各类振源理论频率,以此为依据对实测振源进行分类。运用振动主频出现次数统计分析和不同振动分量能量占比分析两种方法研究该水电站机组和厂房结构主振源。研究表明主振源包括:机组转频、低频尾水涡带、机组转频的5倍频、蜗壳不均匀流。振动幅值较大的顶盖垂向测点振动均方根随着机组负荷和闸门开度增大均有增大的趋势,尤其在闸门开度2m调整到4.7m时,振动均方根出现突增的情况。下机架垂向测点在闸门开度为2m时,未分解出低频尾水涡带分量而在闸门开度为4.7m以上,均可分解出低频尾水涡带,说明当闸门开度达到4.7m时,泄流对厂房结构影响较大。（2）机组与厂房结构响应特性研究。通过数值模拟方法,对厂房结构进行共振校核分析,发现主要激振频率与结构自振频率相差较大,发生共振可能性小。利用厂商提供机械荷载,并以简谐方式施加于模型,结合实测脉压信号乘以点面转换系数施加于模型,能够较好的模拟实际工况,利用数值模型对极限工况下结构响应进行分析。将机械荷载、蜗壳脉压荷载、尾水管脉压荷载分别作用于模型,发现机械荷载对结构影响较大,与实际工况一致;在肘管肘位、尾水锥管测点发现振动叠加增强现象,分析原因发现,脉压荷载信号之间相关性较好,模态出现混叠现象,是造成振动叠加增强的主要原因。（3）机组与厂房结构响应预测研究。建立了KELM、AVMD-KELM和AVMD-BSA-KELM三种预测模型,三种预测模型的预测值R~2都在0.45以上,利用AVMD分解方法对振动信号进行预处理和利用BSA优化算法对参数进行优化均能够提升模型的预测精度。尤其是对频率成分较复杂和信号进行预测时,利用AVMD分解方法对振动信号进行预处理能够对预测精度有较高的提升。由于水电站厂房结构振动信号中含有的频率成分较复杂,直接对振动信号建立预测模型的预测精度较低而利用AVMD分解方法,对振动信号进行预处理,分解成多个IMF分量,并针对各阶IMF分量分别建立预测模型能够较好地解决这一问题。