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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种综合考虑性能退化与模型失配的航空发动机系统辨识与输出区间估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119378351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411139439.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种综合考虑性能退化与模型失配的航空发动机系统辨识与输出区间估计方法是由汪锐;兰腾凯;刘新鹏设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种综合考虑性能退化与模型失配的航空发动机系统辨识与输出区间估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于模型参数辨识技术领域，公开一种综合考虑性能退化与模型失配的航空发动机系统辨识与输出区间估计方法。针对航空发动机系统，引入线性变参数建模方法，将航空发动机多个工作点状态变量模型通过调度参数结合，构建大工作范围全局模型；针对建模过程中的误差与模型失配等问题，基于分位数回归神经网络,对系统输出不确定性进行区间估计，提高模型精度与鲁棒性；增广航空发动机系统标准状态空间方程，将系统各个部件健康参数视为状态进行估计，基于变分贝叶斯的自适应卡尔曼滤波方法对健康参数实时估计，构建系统自适应模型。本发明为航空发动机系统的故障诊断和非线性系统控制等领域提供了研究基础。

本发明授权一种综合考虑性能退化与模型失配的航空发动机系统辨识与输出区间估计方法在权利要求书中公布了：1.一种综合考虑性能退化与模型失配的航空发动机系统辨识与输出区间估计方法，其特征在于，包括步骤如下： 步骤1：根据航空发动机系统的输入、输出以及状态变量，基于扰动法，建立航空发动机各工作点处的局部线性化模型，并基于多项式线性变参数方法建立航空发动机大工作范围全局模型； 步骤2：根据自适应卡尔曼滤波理论，在步骤1大工作范围全局模型基础上考虑存在外部噪声扰动的情况下对航空发动机各部件的性能退化情况进行估计； 步骤3：基于长短期记忆神经网络架构，结合分位数回归方法，对上述步骤1得到的模型预测结果与真实航空发动机模型数据的残差进行补偿： 最终模型输出为， ； 其中，是最终对系统输出的预测值，表示对当前平衡点输出的估计，是输入变化时的输出增量估计，为神经网络对全局模型的补偿值； 所述步骤1具体为： 步骤1.1：设定航空发动机系统的非线性气动热力学模型如下： ； 其中，为航空发动机系统的状态量，为航空发动机系统的输出量，为航空发动机系统的输入量，而和分别表示航空发动机模型状态方程和输出方程中的非线性函数，用于描述发动机运行的动态过程和输出观测结果； 在航空发动机某个平衡点处对上述非线性气动热力学模型进行泰勒近似，其一阶展开式如下所示： ； 即， ； 其中是对应维度的系统矩阵，表示真实状态值相对于平衡点状态值的增量，表示真实状态输入量相对于平衡点输入量的增量，表示真实状态输出量相对于平衡点输出量的增量； 基于局部扰动法和阶跃信号激励法对上述系统矩阵进行求解；首先在系统的工作状态处于平衡点时，给定系统某个状态变量一个扰动信号，通过系统对应扰动的响应情况对系统矩阵进行求解； ； 其中，表示对第个状态变量施加的扰动情况，并且规定扰动值的大小不能超过所选取平衡点状态值的百分之一；同理矩阵的元素也通过上述方法得到，即 ； 通过输入一个阶跃信号观测某一状态变量的变化情况以计算系统矩阵和的值；使用第一个控制变量的阶跃响应计算系统矩阵第一列的元素，并保持其他的控制变量、状态变量不变，即， ； 其中，是第一个控制变量的阶跃幅值，规定该阶跃幅值不能超过所选取平衡点输入值的百分之一；同理计算矩阵和每一列的元素值时均使用上述的方法； 步骤1.2：根据多个平衡点的基准值和局部线性状态变量模型，基于线性变参数方法构建系统在大工况下的动态模型； 基于多项式线性变参数方法，根据不同工作状态下系统的多个平衡点对应的状态变量模型，构建系统的变参数模型； 引入一个能够反映系统当前工作状态的调度参数，将每一个平衡点处的状态变量模型作为线性变参数模型关于调度参数的一个仿射函数，即 ； 其中系统矩阵中每一个元素都是关于调度参数的可变值，即，其中表示矩阵中的元素，，分别表示系统的过程噪声和观测噪声，都服从零均值的高斯分布，方差分别是和；选取航空发动机的低压涡轮转速作为线性变参数模型的调度参数； 为了确定在不同工作状态下模型输入输出和状态的基准值，其中，表示第个工作点的模型基准值，使用多个阶多项式逼近调度参数与各个基准值的关系，如下所示； ； 在拟合过程不断增加的值，直到拟合的决定系数大于时停止，；通过上式计算每一个状态变量、输出和输出的基准值，最终得到系统关于相应的工作状态的稳态输出； 为了表示出系统的动态特性，将多个工作点的状态空间系统矩阵中的每一个元素分别拟合得到一个关于调度参数的幂级数多项式，具体表达形式如下所示： ； 其中分别代表不同系统矩阵的多项式阶次，在拟合过程不断增加各阶次值，直到拟合的决定系数大于时停止；最终得到系统大工况下的自适应动态模型，对于工作点处系统的状态值、输出值通过相应的基准值与变参数状态变量模型共同作用得到； ； 其中，表示该时刻系统的输入相对于上一采样时刻的增量，等号右侧表示该工作点对应的观测输出的基准值与输入增量响应求和；同理系统不同工作点状态变量的动态特性通过类似的方法进行表示。

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