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龙图腾网获悉中北大学申请的专利一种基于MRR-KELM的涡轴发动机辨识及预测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：CN120722757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511206939.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于MRR-KELM的涡轴发动机辨识及预测控制方法是由石上瑶;赵志良;王振宇;翟鑫鹏;张晨设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MRR-KELM的涡轴发动机辨识及预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于直升机控制技术领域，为解决针对涡轴发动机所构建的预测模型泛化性差的问题，提供一种基于MRR‑KELM的涡轴发动机辨识及预测控制方法，采用MRR‑KELM算法结合Huber损失函数与自适应正则化策略，抑制噪声干扰与异常值影响，极大的降低了所构建的涡轴发动机预测模型的预测误差，同时能够通过高斯核动态映射及工况参数自适应调整；该算法通过引入正则化项和鲁棒损失函数，结合核函数映射能力，显著提升模型在小样本、噪声干扰等复杂工况下的泛化性能和计算效率，进一步地，将所述涡轴发动机预测模型嵌入非线性模型预测控制框架中，通过滚动优化和反馈校正实现动力涡轮转速的高精度稳定控制。

本发明授权一种基于MRR-KELM的涡轴发动机辨识及预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MRR-KELM的涡轴发动机辨识及预测控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：基于MRR-KELM算法，引入Huber损失函数计算加权误差，构建改进的MRR-KELM算法模型，同时结合自适应正则化策略平衡所述MRR-KELM算法模型的复杂度和泛化能力； 步骤S1中所述自适应正则化策略包括： 根据飞行高度与马赫数动态调整高斯核宽度； 通过交叉验证与贝叶斯优化联合确定正则化系数； 采用支持向量稀疏化策略，筛选累计能量占比95%以上的主导特征向量，并将所述MRR-KELM算法模型进行压缩； 还包括： 通过随机隐含层权重初始化与闭式解析解快速求解输出层权重； 步骤S2：基于所述改进的MRR-KELM算法模型辨识涡轴发动机的动态特性，并建立涡轴发动机预测模型； 步骤S3：将所述涡轴发动机预测模型嵌入非线性模型预测控制框架中，以动力涡轮转速恒定和燃油消耗最小为优化目标建立性能指标函数，同时设定燃油流量上限及转速波动约束条件，采用序列二次规划方法求解未来时域内的最优燃油输入序列，并根据所述最优燃油输入序列得到动力涡轮的预测转速； 步骤S4:将所述预测转速与所述涡轴发动机的实际转速进行实时对比，得到动力涡轮转速误差，并基于所述动力涡轮转速误差的比例积分项修正控制指令，动态更新所述涡轴发动机预测模型的模型参数； 步骤S5：将更新后的涡轴发动机预测模型发出的首个控制增量作用于实际控制系统，控制时域滚动推进。

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