一种基于航空发动机部件级性能下降数字孪生模型的气路参数预测方法及系统

本发明属于航空发动机技术领域，公开一种基于航空发动机部件级性能下降数字孪生模型的气路参数预测方法及系统。当某一部件性能下降，将机理模型中性能下降部件部分机理模型替换为嵌入式机理模型，其余部件仍为部件级机理模型；嵌入式机理模型为基于神经网络的数据驱动模型，为故障部件数据训练所得；根据整体发动机的历史数据训练数据驱动模型，通过卡尔曼滤波对替换后的整体机理模型、数据驱动模型的气路参数预测进行滤波、融合。本发明有效解决传统方法难以在单一部件性能下降情况下进行参数估计的难题。对性能下降参数进行数据模拟以及数据获取保存、针对性能下降数据进行模型训练、气路参数估计以及气路参数可视化，用于航空发动机参数估计。