本发明公开了一种灯泡贯流式机组转子下沉故障在线预警方法，应用于水轮发电机组，方法采集组合轴承的摆度信号波形、组合轴承振动信号波形、气隙信号波形；并计算出组合轴承Y向摆度间隙值、组合轴承振动转频以及平均气隙并提取相应的健康样本；将上述健康样本与水轮机的导叶开度以及水轮机的水头输入神经网络进行训练，获得相应的预测值；将实际测量的组合轴承Y向摆度间隙值、组合轴承振动转频和平均气隙分别和相应的预测值进行残差比较，从而进行故障预测。本发明以机组振动信号处理、摆度信号处理、气隙信号处理和运行工况分析为切入点，提取表征机组故障状态的信号时频分布特征和工况特征，能够提高故障预测的准确度。