本发明公开了一种基于神经网络的航空发动机线性变参数模型建立方法，在线训练神经网络模型，神经网络模型包括隐含层、输出层以及设置于隐含层与输出层之间的乘法层，隐含层与乘法层之间为连接权值为1的局部连接，乘法层与输出层之间为全连接，乘法层的激励函数为比例函数，输出层的激励函数为线性函数，神经网络模型的输入为航空发动机线性变参数模型的调度参数，神经网络模型的输出为航空发动机线性变参数模型的状态方程和输出方程的输出；利用所述神经网络模型获得航空发动机线性变参数模型的参数，进而建立航空发动机线性变参数模型。相比现有技术，本发明能够基于个体发动机的输入输出数据，实现对发动机个体的快速线性变参数模型的建立。