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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种基于数据驱动仿真环境的航空发动机智能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：CN115758559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202211177508.X，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于数据驱动仿真环境的航空发动机智能控制方法是由唐炜;朱建铭设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动仿真环境的航空发动机智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于数据驱动仿真环境的航空发动机智能控制方法，对于需要设计智能控制器的航空发动机进行开环实验，采集航空发动机的原始数据；利用训练集对NARX神经网络进行训练，经测试集数据验证后，得到航空发动机神经网络模型；采用深度确定性策略梯度DDPG算法与航空发动机数据驱动仿真环境进行交互训练，得到航空发动机控制策略；在实际交互中调整控制策略，直至得到最优控制策略；将得到的航空发动机控制最优策略部署至树莓派等嵌入式硬件上即得到航空发动机智能控制器。本发明利用数据驱动的仿真环境与深度强化学习算法相结合，设计得到的强化学习控制器控制精度高，训练得到的控制策略迁移至真实发动机系统控制效果好。

本发明授权一种基于数据驱动仿真环境的航空发动机智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动仿真环境的航空发动机智能控制方法，其特征在于步骤如下：步骤1：对于需要设计智能控制器的航空发动机进行开环实验，采集航空发动机燃油流量Wf以及转子转速Np数据，选取燃油流量作为控制信号，转子转速为被控信号；步骤2：对采集的数据去噪后，进行归一化处理： 其中：Wf、Np为燃油流量与转子转速原始数据，Wf′、Np′为燃油流量与转子转速归一化后数据，maxWf、minWf为燃油流量原始数据最大值与最小值，maxNp、minNp为转子转速原始数据最大值与最小值，得到航空发动机实验数据集，将数据集按照7:3划分为训练集以及测试集；步骤3：利用训练集对NARX神经网络进行训练，经测试集数据验证后，得到航空发动机神经网络模型；所述NARX神经网络由外部输入的非线性差分方程表示：Np′k＝f[Np′k-1,Np′k-2,…,Wf′k-1,Wf′k-2…]其中，f·表示特定的非线性函数，Np′t-ny表示相应发动机输出参数以及相应的时延ny的数值，Wf′t-nu表示相应发动机输入参数及相应时延nu数值；步骤4：在航空发动机数据驱动模型的基础上，根据控制结构定义动作空间At，定义状态空间表征发动机的运行状态St，定义奖励函数Rt引导智能体实现控制目标，构成航空发动机数据驱动仿真环境；步骤5：采用深度确定性策略梯度DDPG算法与航空发动机数据驱动仿真环境进行交互训练，得到航空发动机控制策略；步骤6：基于步骤5中控制策略的基础，在实验中进行DDPG算法与航空发动机的交互训练，在实际交互中调整控制策略，直至得到最优控制策略；将得到的航空发动机控制最优策略部署至树莓派嵌入式硬件上即得到航空发动机智能控制器。

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