在水轮机的轮叶调节机构上安装位移传感器、角度传感器和力传感器，实时采集轮叶的实际调节位移、角度以及调节过程中所受的作用力；在水轮机的主轴、机壳等部位布置振动传感器和压力传感器，收集机组的振动和水流压力数据。对采集到的原始数据进行降噪、滤波、归一化等预处理操作，去除噪声干扰和异常值。通过对比位移和角度传感器数据与预设的正常调节参数，判断轮叶调节是否到位；结合力传感器数据，分析调节过程中是否存在异常阻力。利用振动传感器数据的频谱分析，判断机组是否因轮叶调节异常产生异常振动；根据压力传感器数据，评估水流压力变化对轮叶调节的影响。将这些多源数据特征输入到基于深度学习的循环神经网络（RNN）模型中进行训练，模型以大量已知的正常和轮叶调节异常状态的数据作为标签。训练好的模型能够根据实时监测数据，快速准确地判断轮叶调节是否异常，一旦检测到异常，立即发出警报，并结合历史数据预测异常的发展趋势，为运维人员制定维修方案提供科学依据。