本发明公开了旋转机械振动状态监测与故障诊断领域的一种大型汽轮发电机组低频振动实时预测方法。该方法通过采集计算存储汽轮发电机组转子轴相对振动中的低频振动数据。在此基础上，结合FFT频谱分析方法及ANFIS自适应神经模糊推理系统计算方法，实时预测计算低频振动幅值。本发明提出的大型汽轮发电机组低频振动实时预测方法，利用机组运行中转子振动数据及ANFIS方法，经过计算预测转子低频振动幅值数据，能够实现自动实时在线监测、分析判别，提高大型汽轮发电机组低频振动实时监测预测分析工作的效率和准确度。