水轮机调节系统是一个集水力、机械、电气为一体的，具有非最小相位、时变特性的复杂非线性控制系统，与最小相位系统最大的区别在于阶跃响应存在负调。负调的存在直接影响了系统的稳定性，须对其加以限制，从理论上讲它无法完全消除，且与调节时间耦合，减小的同时便会增加调节时间，这是控制中的难点。　　 水轮机调节系统的一个重要特点是系统参数随工况点变化，为了使系统在不同工况点下负调与调节时间兼顾以及确保调速器的参数最优，分别从线性控制器和非线性控制器着手，采用自适应逆与模糊神经网络的控制策略，引入在线调整算法，保证系统的动态性能。　　 线性控制器设计采用自适应逆控制的方法，通过构造四个自适应有限冲击响应滤波器实现对象的自适应建模、逆建模、扰动消除及在线修正，并利用自适应递归最小二乘算法以避免直接的零极点对消，实现了动态控制和扰动控制独立设计的效果。自适应逆控制本质上属于开环控制，对在负载状态下的水轮机组系统是不够的，为进一步改进系统性能，借鉴前馈反馈的思想，设计出一种PID与自适应逆控制综合的控制器。　　 另外，给出了非线性的模糊神经网络控制方法，该神经网络的权值和结构采用粒子群算法确定，针对负调和调节时间耦合问题，优化指标综合了负调、超调、调节时间等参数。与PID控制相比，负调小，鲁棒性好、适应性强，系统响应却较慢，对此给出了一种PID与模糊神经网络控制器综合的复合控制器。