С использованием радиальной нейронной сети (RBF) в качестве основы, представлены детали реализации входного уровня, скрытого уровня и выходного уровня RBF, указаны требования матричного сопоставления для каждой части, используется алгоритм роя частиц (PSO) для поиска ширины базиса модели RBF и весов выходного слоя, представлен конкретный процесс реализации, создана модель мягкого измерения вакуума конденсатора. На примере фактических данных эксплуатации системы конденсации 300 МВт была проведена тренировка этой модели, сравнив ожидаемые значения вакуума конденсатора с реальными значениями, мы проверили точность этой модели в оценке состояния работы конденсатора и дали рекомендации по его диагностике.

Конденсатор; вакуум; PSO; RBF; мягкое измерение; прогностическая модель