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申请/专利权人：浙江圣帕机电有限公司

摘要：本发明公开了一种降低空压机工作噪音的调试方法及系统。为解决空压机运行中产生的微小变化使得现有降噪不精准，从而造成从业者听力损伤的问题，本发明公开了利用机器学习算法搭建逆向声波生成模型，通过融合多特征参数，利用所述多特征参数对逆向声波生成模型的训练，可以在提高对空压机所处环境噪音的准确分析，针对环境噪音的准确分析结果，所述逆向声波生成模型控制空压机所处环境的逆向声波发生器生成逆向声波以实现降噪效果。本发明通过搭建的深度学习模型，可实时精准分析出空压机噪声环境，从而产生完全精准对应的逆向声波以对空压机工作噪音进行调节，提高从业者环境舒适度。

主权项：1.一种降低空压机工作噪音的调试方法，其特征在于：获取空压机振动频率、进气频率、排气频率以及机械传动关键部位参数，采集并分析此时环境噪音获得第一逆向声波参数；根据所述空压机振动频率、进气频率、排气频率以及机械传动关键部位参数和所述第一逆向声波参数构建逆向声波生成模型；获取当前空压机振动频率、进气频率、排气频率以及机械传动关键部位参数，根据逆向声波生成模型处理所述当前空压机振动频率、进气频率、排气频率以及机械传动关键部位参数得到第二逆向声波参数；根据所述第二逆向声波参数利用扩音器进行降噪声波生成，利用所述降噪声波进行降噪；所述分析此时环境噪音获得第一逆向声波参数,采用滤波器进行处理，根据空压机振动频率实时调整滤波器的权重系数，具体计算公式如下：Sn+1＝Sn+3u×en×Xn×MnOn＝Sn+1×Xn式中，n为阶次，Xn为环境噪音，en为差异噪音信号，Mn为逆向声波信号传至空压机噪声产生位置的传播函数，Sn为空压机振动频率变化前滤波器调整前的权重系数，Sn+1为空压机振动频率变化后更新的权重系数，u为滤波器更新的迭代步长，On为逆向声波信号；根据所述逆向声波信号On获得所述第一逆向声波参数；对多特征参数进行融合，将空压机振动频率、进气频率、排气频率以及机械传动关键部位参数进行特征融合获得逆向声波融合多特征参数，训练所述逆向声波生成模型采用所述逆向声波融合多特征参数及所述第一逆向声波参数；所述逆向声波融合多特征参数表示为： 其中：A为逆向声波融合多特征参数；fm为空压机振动频率，fi为进气频率，fo为排气频率，Ft为机械传动关键部位参数,表示将特征参数进行的融合方式；所述逆向声波生成模型，采用机器学习方法进行构建，所述逆向声波生成模型采用基于Fisher准则的分类器，计算公式如下所示：gS＝kWTA A为所述逆向声波融合多特征参数，gS为输出的逆向声波信号，WT为垂直于超平面的法向量，k为根据同类别空压机功率设定的调整系数，Pi为第i类空压机功率；WT利用A对应的On来训练分类器得到。

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