本文研究了基于Matlab的发动机/飞行器一体化建模技术,并在航空发动机简化自适应模型的基础上开展了发动机性能参数估计的研究。本文首先在Matlab平台下建立一种适宜于快速控制原型的发动机/飞行器一体化模型。先在C语言发动机/飞行器一体化模型的基础上,通过加入接口函数生成动态链接库——MEX文件。最后,在Matlab平台下调用MEX文件搭建发动机/飞行器一体化模型并进行了仿真验证。针对航空发动机个体之间存在差异、部件发生蜕化等问题,通过建立简化自适应模型,对发动机进行实时诊断。首先采用神经网络建立简化模型的基线模块,并与状态变量模型一起组成稳态基点模块,用于获得当前工况下的发动机可测参数。然后,使用卡尔曼滤波器对发动机健康参数进行估计。最后,通过性能参数跟踪模块实现了对发动机性能参数的准确跟踪。由于航空发动机工作范围广,参数变化范围大,单点建立的简化自适应模型不能满足航空发动机对控制系统的要求。因此,本文采用双线性插值算法重新设计了发动机的基线模块和性能参数跟踪模块,实现了简化模型诊断包线的扩大。仿真试验表明了该简化模型能够对发动机性能参数进行准确估计。针对实际航空发动机传感器个数较少而发动机部件蜕化量个数较多这一矛盾,建立了基于奇异值分解(SVD)算法的简化模型。该简化模型能够根据少量传感器信号实现对真实发动机的准确跟踪。