摘要：针对机组工况多变，参数变动范围较大，静态阈值监督方法采取调宽阈值大小的手段不能满足机组状态监测的要求，考虑到径向基函数（RBF）所特有的局部非线性函数逼近能力，提出了一种基于RBF的动态阈值评估模型。该模型在对工况正确辨识的基础上采用RBF网络对监督量的正常趋势值和相关阈值进行跟踪提取。从输入预处理、容噪措施、在线学习等几个方面对网络的建模策略进行了着重讨论，并给出了相应的监督流程。以某大型水轮发电机组冷却系统出水口温度为例对模型进行验证。与BP算法相比较，该评估模型辨识精度更高，监督结论更为可靠。

关键词：径向基函数 状态监测 动态阈值 学习策略 温度监督 

单位：武汉大学电气工程学院; 湖北省武汉市430072