对火电机组非线性过程数据进行挖掘与分析，获取过程状态信息，是实现火电机组运行状态监测与诊断的重要技术手段之一，对保证机组的安全经济运行具有重要的理论意义和应用价值。本文对火电机组非线性过程数据流分析与诊断方法进行研究，具体内容为:　　分析了基于时/频域统计分析、小波分析和分形分析等数据流特征提取方法，给出了相关特征参数的定义、计算方法、物理意义和应用特点，并将这些特征提取方法应用于非线性过程数据分析。　　研究了煤粉炉炉内过程的分形特性，得到了其分形分布及分形结构特征。对火电机组典型工况下炉膛压力序列进行计算分析，获得了锅炉工况变动时分形特征参数的变化趋势及规律。对某1000MW机组炉膛压力信号进行多尺度分析和多重分形分析，得到了炉内运动显著性持续性影响的两个标度时间，通过多重分形分析描述了局部奇异性，对整体性特征指数进行补充与完善。　　结合分形与混沌理论，介绍了基于混沌理论的相空间重构方法，通过对不同运行状态的旋转机械滚动轴承信号进行关联维分析，表明轴承在不同工作状态下有明显不同的关联维数，该维数可用来描述设备的工作状态，反映设备故障的类型，为机械设备振动信号的故障诊断提供新的方法。　　基于Labview虚拟技术开发了旋转机械设备振动信号分析与诊断软件。