支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习算法，广泛应用于模式识别和回归分析领域。在汽轮机状态监测中，SVM能够有效处理高维、非线性的运行数据，通过构建最优分类超平面实现对设备状态的准确识别。其优势在于对小样本数据具有较强泛化能力，能够区分正常与异常工况，并识别早期故障特征。通过核函数处理非线性问题，SVM可分析振动、温度、压力等多源监测参数，为预测性维护提供决策支持。该方法在汽轮机故障诊断中展现出较高的分类精度和鲁棒性，有助于提升发电设备的可靠性管理水平。