工业风机包括机壳、叶轮、叶片等在内的金属通流部件表面的涂层防护是绿色再制造技术的简便技术措施之一。为进一步扩大工业风机通流部件表面的涂护技术的应用，需要提高工业风机通流部件表面的涂层材料的性能，简化涂装工艺，降低涂护成本。

为了满足现场软测量的要求,研究了某制氧机公司正在调试的深冷空分设备用增压膨胀机组的膨胀空气流量、膨胀端进口压力、膨胀端进口温度、膨胀端出口温度、增压端出口压力和膨胀机转速的因果关系,建立了RBF神经网络模型,实现了运行特性量间关系的高精度拟合和预测。获得的神经网络模型的精度至少在96.97%以上。利用学习好的RBF神经网络可以迅速方便地实现现场运行特性参量间关系的预测。