发动机多参数自调整模型建模方法、系统、介质及设备

一种基于强化学习的发动机多参数自调整模型建模方法、系统、介质及设备，该方法中，采集发动机的输入参数和气路参数；根据发动机的输入参数和自调整模块的参数调整动作at，计算发动机部件级模型的气路参数；计算参数调整后的部件级模型与发动机气路参数之间的残差信号，将发动机气路参数残差信号记为状态向量st；设计奖励函数，用于计算每次参数调整后获取的奖励值rt；存储经验数据对(st,at,rt,st+1)，构建经验池；在自调整模块应用阶段，采用训练好的策略网络，依据状态向量计算对应的参数调整动作，参与部件级模型的计算，进行发动机气路参数预测。本发明提高发动机模型的建模精度。