针对水电机组运维中技术规范获取与应用效率不佳、故障诊断可解释性不足和知识更新略显滞后的问题，提出一种结合检索对齐与图谱推理的轴承智能诊断与规范问答方法。首先，构建2类知识图谱，即技术规范知识图谱（technical specifications knowledge graph，简称TS-KG）与轴承故障知识图谱（bearing fault knowledge graph，简称BF-KG），并设计信号转文本模块，将核心谐波、调制、冲击、时频与相位特征结构化表达；其次，在TS-KG上采用关系图卷积网络与图注意力网络（graph attention network，简称GAT）结合的方式，实现多关系聚合与注意力重排，完成条款级证据定位与规范问答；最后，在BF-KG上采用检索增强生成与GAT结合，通过向量检索对齐症状、部件与故障机理，生成子图进行进一步推理并输出证据路径。实验结果显示：在东北林业大学实验台数据上，BF-KG的总体准确率达98.4%；在TS-KG问答中，系统的带引用正确率为0.648。该方法在保证诊断精度的同时，提升了条款检索性、故障机理可解释性，并支持增量更新与工程应用扩展。