水輪機調節系統是一個典型的高階、時變、非最小相位系統，而且又是一個參數隨工況點改變而變化的非線性系統，在系統動態及暫態過程中，采用以PID控制為基礎的線性控制方法較難滿足這一特性復雜的對象的控制要求，在控制效果及控制器調整方面尚不盡人意。隨著智能控制理論的發展，人們將神經網絡與模糊控制相結合研究，提出了基于神經網絡的模糊控制器，并且根據水電機組的特點，將其應用于水輪機調節系統，取得較好效果。新型FNNS控制策略是變參數控制的思想與FNNS二者結合的體現，采用多個FNNS作為控制器，通過辯識當前運行工況，然后基于某種法則選擇最適合的FNNS作為當前控制器。變參數控制的思想，所采用的方法主要是基于運行區域的劃分及插值運算。變參數控制的思想與傳統的PID等控制規律的結合，的確使之具有了適應被控對象參數變化的能力，提高了控制效果，只要能確保所有的FNNS覆蓋整個狀態空間，那么可以不用在線學習，而只是在不同FNNS中切換就能得到整個工況范圍內滿意的調節性能，從而保證了控制的實時性。基于SIMULINK的水輪機調節系統仿真SIMULINK是一個進行動態系統建模、仿真和綜合分析的軟件包對水輪機轉輪葉片在工作過程中經常出現裂紋,嚴重危及電站運行安全的實際問題,將振動與聲發射技術(AET)相結合,實現對轉輪葉片在線監測和安全評估,有針對性地對轉輪進行停機維修,對提高水電站運行安全性和穩定性,降低運營成本有著重要的意義.轉輪葉片振動監測傳統的裂紋檢測方法有超聲波、紅外輻射、磁探傷以及熒光粉檢測技術等,冷卻塔專用水輪機這些檢測方法或要求受檢機器停機進行拆卸處理,或由于工作環境存在較高的噪聲和干擾而無法對機器的運行狀態進行在線監測.裂紋的存在和擴展造成轉子結構系統單元剛度的降低和阻尼增加,導致系統固有頻率降低、振動幅值增加以及運動平穩性變化等異常現象,因而可以利用實時測得轉子系統振動響應的方法實現對裂紋故障的在線檢測和診斷.振動是水電機組較為常見的問題,直接影響著機組的安全運行,是評定機組運行質量的重要指標.在《水輪發電機組振動監測裝置設置導則》中,對振動監測裝置的設置作了說明,