将变精度粗糙集理论引入水电机组故障诊断中，利用变精度粗糙集属性约简方法对水电机组故障的检测信息进行约简，提取对故障分类起主要作用的信息，并用RBF神经网络对粗糙集处理后的故障信息进行诊断。该方法不仅克服了神经网络对冗余信息和有用信息识别的局限性，有效地降低了神经网络的输入信息空间维数，减小了神经网络规模，还可以弥补经典粗糙集方法对输入信息中的噪声较敏感、抗干扰能力差的不足，进而达到提高诊断准确性的目的。水电机组振动故障实例的诊断分析结果证明了该诊断方法的有效性和优越性。