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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于强化学习优化的航空发动机滑模转速控制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：CN119102893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411422806.X，技术领域涉及：F02C9/00；该发明授权一种基于强化学习优化的航空发动机滑模转速控制方法是由唐炜;郭鑫宇;李鹏源设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习优化的航空发动机滑模转速控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习优化的航空发动机滑模转速控制方法，包括以下步骤：步骤S1、采集航空发动机的原始数据；步骤S2、对采集到的原始数据进行去噪平滑处理；步骤S3、基于处理后的燃油流量和处理后的转子转速进行系统辨识，得到航空发动机的二阶离散状态空间模型，步骤S4、基于航空发动机的二阶离散状态空间模型设计滑模控制器；步骤S5、根据航空发动机滑模控制过程搭建强化学习环境；步骤S6、采用深度强化学习中的SAC算法进行训练，最终得到最优滑模控制器；步骤S7、使用最优滑模控制器对需要控制的航空发动机进行转速控制。其解决了现有滑模控制器控制参数的选取依赖于工程经验和试凑法，难以达到全局最优的问题。

本发明授权一种基于强化学习优化的航空发动机滑模转速控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习优化的航空发动机滑模转速控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、对需要进行转速控制的航空发动机进行开环实验，采集所述航空发动机的原始数据，所述原始数据包括作为控制量的输入燃油流量和作为被控量的输出转子原始转速； 步骤S2、对采集到的所述原始数据进行去噪平滑处理，得到处理后的燃油流量和处理后的转子转速； 步骤S3、基于处理后的燃油流量和处理后的转子转速进行系统辨识，得到所述航空发动机的二阶离散状态空间模型，具体为： 式中，uk为当前时刻的输入燃油流量，yk为当前时刻的输出转子转速，xk为当前时刻该二阶离散状态空间模型的状态量，xk+1为下一时刻该二阶离散状态空间模型的状态量，A、B、C、D依次为该二阶离散状态空间模型的系统矩阵、输入矩阵、输出矩阵和直接传递矩阵； 再验证所述二阶离散状态空间模型的精度，如果精度达到要求，则进行步骤S4；如果精度未达到要求，则增加原始数据的采集量，返回继续执行步骤S1至S3，直至精度达到要求； 步骤S4、基于所述航空发动机的二阶离散状态空间模型设计滑模控制器； 步骤S5、根据航空发动机滑模控制过程搭建强化学习环境，即在强化学习环境中定义动作空间、状态空间和奖励函数，并实现滑模控制器与二阶离散状态空间模型的交互仿真控制过程； 步骤S6、在所述步骤S5搭建的强化学习环境基础上，采用深度强化学习中的SAC算法进行训练，在训练过程中对所述滑模控制器的参数不断进行优化，最终得到最优滑模控制器； 步骤S7、使用所述最优滑模控制器对需要控制的航空发动机进行转速控制。

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