(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221079413 3.5 (22)申请日 2022.07.07 (71)申请人 中国航发四川燃气涡轮 研究院 地址 610500 四川省成 都市新都区学府路 999号 申请人 南方科技大 学 (72)发明人 冯旭栋　吴锋　童浩　刘佳琳　 (74)专利代理 机构 深圳市君胜知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44268 专利代理师 朱阳波 (51)Int.Cl. G06F 9/50(2006.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/00(2006.01) (54)发明名称 一种发动机模型参数动态标定优化方法 (57)摘要 本发明公开了一种发动机模型参数动态标 定优化方法， 方法包括： 获取待优化的目标参数， 并根据待优化的目标参数及工作场景确定对应 的动态优化问题； 根据动态优化问题调用算法投 资组合， 并通过算法之间优化信息交互和共享策 略更新算法投资组合中各算法的最优解； 根据各 算法获得的最优解确定各算法对应的优化提升， 并根据确定的优化提升度向各算法分配对应的 计算资源； 通过分配后的算法投资组合对待优化 的目标参数进行优化， 并根据航空发动机仿真模 型的实际输出值与期望输出值， 将优化后的目标 参数标定为满足性能指标的参数。 本发明将算法 投资组合应用到发动机参数的动态标定问题中， 提高参数标定的鲁棒 性和稳定性。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115269177 A 2022.11.01 CN 115269177 A 1.一种发动机模型参数动态标定优化方法， 其特征在于， 所述发动机模型参数动态标 定优化方法包括： 获取待优化的目标参数， 并根据所述待优化的目标参数及工作场景确定对应的动态优 化问题； 根据所述动态优化问题调用算法投资组合， 并通过算法之间优化信 息交互和共享策略 更新所述算法投资组合中各算法的最优解； 其中， 所述算法之间优化信息交互和共享策略 为根据各算法对应的优化种群设置归档集， 利用所述归档集共享及更新各算法的最优解； 根据各算法获得的最优解确定各算法对应的优化提升， 并根据确定的优化提升度向各 算法分配对应的计算资源； 通过分配后的算法投资组合对所述待优化的目标参数进行优化， 并根据航空发动机仿 真模型的实际输出值与期望 输出值， 将优化后的目标参数 标定为满足性能指标的参数。 2.根据权利要求1所述的发动机模型参数动态标定优化方法， 其特征在于， 所述获取待 优化的目标参数， 并根据所述待优化的目标参数及工作场景确定对应的动态优化问题， 包 括： 获取若干个待调节的航空发动机模型参数， 得到所述待优化的目标参数； 确定所述航空发动机模型的工作场景； 其中， 所述工作场景为如下任意一种或组合： 巡 航场景、 起飞场景以及着陆场景； 根据所述待优化的目标参数及所述工作场景进行建模， 得到对应的动态优化问题。 3.根据权利要求1所述的发动机模型参数动态标定优化方法， 其特征在于， 所述根据动 态优化问题调用算法投资组合， 并通过算法之 间优化信息交互和共享策略更新所述算法投 资组合中各算法的最优解， 包括： 根据所述动态优化问题调用多个不同的算法， 并根据调用的算法组建算法投资组合； 确定各算法对应的优化种群， 设置各算法对应的归档集； 将各算法在每一 次迭代中所寻找的最优解存入对应的归档集中， 以更新各算法的最优 解。 4.根据权利要求3所述的发动机模型参数动态标定优化方法， 其特征在于， 所述将各算 法在每一次迭代中所寻找的最优解存 入对应的归档集中， 之后包括： 确定各算法对应的优化种群中最差解， 将所述最差解替换为对应的归档集中的最优 解。 5.根据权利要求1所述的发动机模型参数动态标定优化方法， 其特征在于， 所述根据 各 算法获得的最优解确定各算法对应的优化提升， 并根据确定的优化提升度向各算法分配对 应的计算资源， 包括： 确定各算法的当前迭代中得到的最优解与上一次迭代中得到的最优解的提升度； 根据置信度上界算法及所述 提升度向各算法分配对应的计算资源。 6.根据权利要求5所述的发动机模型参数动态标定优化方法， 其特征在于， 所述根据置 信度上界算法及所述 提升度向各算法分配对应的计算资源， 包括： 根据所述 提升度确定对应算法在当前迭代中的奖励值； 将所述奖励值代入所述置信度上界算法中， 赋予对应算法在当前迭代中的信度值； 根据迭代顺序 更新各算法对应的信度值， 并根据 更新后的信度值向各算法分配对应的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115269177 A 2计算资源。 7.根据权利要求6所述的发动机模型参数动态标定优化方法， 其特征在于， 所述置信度 上界算法为： 其中， s＝Tj(n)表示算法j在前n次迭代过程中共被选择的次数； 为第j个算法在n次迭代后的平均收益 值； μj,t为算法j在t次被选择时的收益。 8.根据权利要求1所述的发动机模型参数动态标定优化方法， 其特征在于， 所述通过分 配后的算法投资组合对所述待优化的目标参数进 行优化， 并根据航空发动机仿 真模型的实 际输出值与期望 输出值， 将优化后的目标参数 标定为满足性能指标的参数， 包括： 通过分配后的算法投资组合对所述待优化的目标参数进行优化， 得到优化后的目标参 数； 将所述优化后的目标参数输入所述 航空发动机 仿真模型， 得到对应的实际输出值； 计算所述实际输出值与所述期望输出值之间的差值， 并根据优化目标函数将所述优化 后的目标参数 标定为满足工作场景的性能指标的参数。 9.一种终端， 其特征在于， 包括： 处理器以及存储器， 所述存储器存储有发动机模型参 数动态标定优化程序， 所述 发动机模型参数动态标定优化程序被所述处理器执行时用于实 现如权利要求1 ‑8中任意一项所述的发动机模型参数动态标定优化方法的操作。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质为计算机可读存储介质， 所述存储介质 存储有发动机模型参数动态标定优化程序， 所述 发动机模型参数动态标定优化程序被处理 器执行时用于实现如权利要求 1‑8中任意一项 所述的发动机模型参数动态标定优化方法的 操作。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115269177 A 3