Unter Verwendung des radialen neuronalen Netzwerks (RBF) als Basis werden die Details der Implementierung der Eingangsschicht, der versteckten Schicht und der Ausgangsschicht des RBF präsentiert, die Anforderungen der Matrixübereinstimmung für jeden Teil angegeben. Der Schwarmalgorithmen (PSO) wird verwendet, um die Basisbreite des RBF-Modells und die Gewichte der Ausgangsschicht zu suchen, und der konkrete Implementierungsprozess wird präsentiert, es wird ein weiches Messmodell des Kondensator-Vakuums eingerichtet. Die Echtdaten des Betriebssystems des 300 MW-Kondensationssystems werden als Beispiel für das Training dieses Modells verwendet. Durch Vergleich der erwarteten Kondensator-Vakuumwerte mit den realen Werten haben wir die Genauigkeit dieses Modells bei der Schätzung des Betriebszustands des Kondensators überprüft und Empfehlungen für sein Diagnose gegeben.

Kondensator; Vakuum; PSO; RBF; weiche Messung; Prognosemodell