一种基于Koopman神经网络的航空发动机系统辨识方法

本发明属于模型参数辨识领域，提出一种基于Koopman神经网络的航空发动机系统辨识方法。本发明针对航空发动机系统，引入Koopman算子理论，对航空发动机系统参数进行估计，实现航空发动机系统的准确辨识；同时通过将航空发动机系统非线性状态空间映射到线性不变子空间，实现航空发动机系统非线性动态的全局线性化建模，便于后续基于成熟的线性控制方法进行控制器设计。本发明验证了Koopman神经网络对于航空发动机系统大包线飞行范围内多工况运行时的非线性系统参数辨识能力。本发明为航空发动机系统非线性和鲁棒控制等领域提供了全局线性化建模基础。