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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
申请日：2024-04-11
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118193955A
主分类号：G06F18/10
分类号：G06F18/10;G06F18/27;G06F17/14;G06N3/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开一种压气机气动噪声获取方法、装置、介质及产品，涉及气动噪声分析技术领域，该方法基于一张已知的频域噪声谱，对其进行逆傅里叶变换成已知的时域噪声数据，然后利用时间序列神经网络预测未知的时域噪声，结合已知的时域噪声数据得到更精细的时域噪声数据，最后将其进行傅里叶变换成新的频域噪声数据，克服了传统噪声数值计算方法中有限的时间步长和总模拟时间对气动噪声数据采集的限制，能够快速、准确地获取更精细地频域噪声数据，提高噪声谱的频率分辨率，同时能够减少计算资源消耗，节省人力物力。
主权项：1.一种压气机气动噪声获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标工况下压气机一历史时间段中连续的第一气动噪声频域数据，其中，所述第一气动噪声频域数据包括气动噪声在不同频率下对应的声压级；对所述第一气动噪声频域数据进行逆傅里叶变换，得到对应的第一气动噪声时域数据，其中，所述第一气动噪声时域数据包括每一历史时间步对应的声压；根据所有所述历史时间步确定所述第一气动噪声频域数据的实际采集时间；根据目标采集时间和所述实际采集时间，确定气动噪声预测时间，所述气动噪声预测时间包括每一未来时间步；将每一所述未来时间步作为输入，利用训练好的非线性自回归神经网络模型输出每一所述未来时间步对应的声压；根据每一所述历史时间步对应的声压和每一所述未来时间步对应的声压，得到所述目标采集时间对应的第二气动噪声时域数据；将所述第二气动噪声时域数据进行傅里叶变换，得到第二气动噪声频域数据，其中，所述第二气动噪声频域数据对应的频率范围与所述第一气动噪声频域数据对应的频率范围相同。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种压气机气动噪声获取方法、装置、介质及产品
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