水轮机调节系统是一个典型的高阶、时变、非最小相位系统，而且又是一个参数随工况点改变而变化的非线性系统，在系统动态及暂态过程中，采用以PID控制为基础的线性控制方法较难满足这一特性复杂的对象的控制要求，在控制效果及控制器调整方面尚不尽人意。随着智能控制理论的发展，人们将神经网络与模糊控制相结合研究，提出了基于神经网络的模糊控制器，并且根据水电机组的特点，将其应用于水轮机调节系统，取得较好效果。新型FNNS控制策略是变参数控制的思想与FNNS二者结合的体现，采用多个FNNS作为控制器，通过辩识当前运行工况，然后基于某种法则选择最适合的FNNS作为当前控制器。变参数控制的思想，所采用的方法主要是基于运行区域的划分及插值运算。变参数控制的思想与传统的PID等控制规律的结合，的确使之具有了适应被控对象参数变化的能力，提高了控制效果，只要能确保所有的FNNS覆盖整个状态空间，那么可以不用在线学习，而只是在不同FNNS中切换就能得到整个工况范围内满意的调节性能，从而保证了控制的实时性。基于SIMULINK的水轮机调节系统仿真SIMULINK是一个进行动态系统建模、仿真和综合分析的软件包对
水轮机转轮叶片在工作过程中经常出现裂纹,严重危及电站运行安全的实际问题,将振动与声发射技术(AET)相结合,实现对转轮叶片在线监测和安全评估,有针对性地对转轮进行停机维修,对提高水电站运行安全性和稳定性,降低运营成本有着重要的意义.转轮叶片振动监测传统的裂纹检测方法有超声波、红外辐射、磁探伤以及荧光粉检测技术等,
冷却塔专用水轮机这些检测方法或要求受检机器停机进行拆卸处理,或由于工作环境存在较高的噪声和干扰而无法对机器的运行状态进行在线监测.裂纹的存在和扩展造成转子结构系统单元刚度的降低和阻尼增加,导致系统固有频率降低、振动幅值增加以及运动平稳性变化等异常现象,因而可以利用实时测得转子系统振动响应的方法实现对裂纹故障的在线检测和诊断.振动是水电机组较为常见的问题,直接影响着机组的安全运行,是评定机组运行质量的重要指标.在《水轮发电机组振动监测装置设置导则》中,对振动监测装置的设置作了说明,
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