一种基于MRR-KELM的涡轴发动机辨识及预测控制方法

本发明属于直升机控制技术领域，为解决针对涡轴发动机所构建的预测模型泛化性差的问题，提供一种基于MRR‑KELM的涡轴发动机辨识及预测控制方法，采用MRR‑KELM算法结合Huber损失函数与自适应正则化策略，抑制噪声干扰与异常值影响，极大的降低了所构建的涡轴发动机预测模型的预测误差，同时能够通过高斯核动态映射及工况参数自适应调整；该算法通过引入正则化项和鲁棒损失函数，结合核函数映射能力，显著提升模型在小样本、噪声干扰等复杂工况下的泛化性能和计算效率，进一步地，将所述涡轴发动机预测模型嵌入非线性模型预测控制框架中，通过滚动优化和反馈校正实现动力涡轮转速的高精度稳定控制。