水轮机调节系统是一个典型的时变、非最小相位系统,而且也是一个参数随工况点改变而变化的非线性系统。常规的水轮机调节不能随工况点的动态变化过程自动整定PID控制参数,导致被控机组转速不稳定,从而使电网频率产生波动。为了解决上述问题,本课题深入研究了国内外水轮机调节系统的发展状况,以设计能够根据现场运行工况自整定的水轮机调节系统为研究主线,提出了将模糊神经网络控制应用在水轮机调节系统,并对水轮机调节系统的建模仿真、参数分析等方面也进行了研究。本课题在分析水轮机调节系统的原理的基础上,建立了小波动情况下的水轮机调节系统的线性化数学模型;利用MATLAB中的Simulink工具箱对各种典型工况进行仿真,并分析了改变调节系统参数对其调节系统动态性能的影响;常规水轮机调节不能随系统的动态变化过程自动整定,而单一的模糊控制和神经网络控制又有各自的局限性,针对这些问题,本课题提出了模糊神经网络的复合控制策略,并对模糊神经网络自适应PID控制器的系统结构、算法以及仿真方面进行了深入的研究;将模糊神经网络控制应用于水轮机调节系统,并详细介绍了控制方案、控制器结构、控制器参数设置,特别是模糊规则的设计。通过仿真结果证明了模糊神经网络复合控制可以实现调节系统的在线自适应调整,更精确反映调节系统的动态变化过程。与常规PID控制相比,几乎没有超调量,具有更快的响应速度和更强的鲁棒性,明显改善了水轮机调节系统的控制性能。因此,本课题具有一定的理论意义和推广价值。本课题来源于广西区研究生教育创新计划项目“基于模糊理论和神经网络的水轮机调节系统的研究”(项目编号:2006105950802M09)。