基于物理参数辨识和残差学习的火箭发动机性能预测方法

本发明公开了一种基于物理参数辨识和残差学习的火箭发动机性能预测方法，包括：基于历史试验或仿真数据构建数据集；基于发动机性能仿真模型确定影响发动机性能的关键物理参数，并构建描述物理参数与性能参数之间映射关系的代理模型；构建混合深度神经网络，以传感器时间序列为输入，输出包括：关键物理参数的预测值、以及用于修正基准预测结果与真实性能参数之间误差的残差序列；将预测的关键物理参数输入代理模型，得到基准预测结果，并与残差序列叠加，得到最终的发动机性能预测结果；训练混合深度神经网络，以最小化预测结果与真实标签之间的误差；将训练完成的混合深度神经网络模型部署至在线系统，实现对火箭发动机性能参数的实时预测。