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公开(公告)号：CN113946912A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111360688.0
申请日：2021-11-17
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种列车噪声预测系统及方法，涉及高速列车技术领域，包括监测中心、声音数据采集模块、声音数据分析模块、神经网络训练模块、噪声预测模块、声音可视化模块以及存储模块；所述声音数据采集模块，用于实时获取列车运行过程中的声音数据；所述神经网络训练模块，用于通过导入待测声音数据的多个变量值，从而获得列车运行过程中的声音预测值；所述声音数据分析模块，用于根据声音数据采集模块所获取到的声音数据，对列车运行过程的声音数据进行分析所述噪声预测模块，用于对列车在运行过程中的声音数据进行预测；所述声音可视化模块，用于将列车的噪音分布进行3D显示。
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公开(公告)号：CN113946912B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202111360688.0
申请日：2021-11-17
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种列车噪声预测系统及方法，涉及高速列车技术领域，包括监测中心、声音数据采集模块、声音数据分析模块、神经网络训练模块、噪声预测模块、声音可视化模块以及存储模块；所述声音数据采集模块，用于实时获取列车运行过程中的声音数据；所述神经网络训练模块，用于通过导入待测声音数据的多个变量值，从而获得列车运行过程中的声音预测值；所述声音数据分析模块，用于根据声音数据采集模块所获取到的声音数据，对列车运行过程的声音数据进行分析所述噪声预测模块，用于对列车在运行过程中的声音数据进行预测；所述声音可视化模块，用于将列车的噪音分布进行3D显示。
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公开(公告)号：CN116013238A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211363153.3
申请日：2022-11-02
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G10K11/178 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/043 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积‑模糊神经网络的无次级通路传感器有源降噪算法，本发明通过卷积‑模糊神经网络建立车辆不同位置噪声源与目标降噪区域噪声之间的相关性模型，计算拟合获得目标降噪区的虚拟误差噪声信号，来代替传统通过次级通路传感器获取的误差信号，从而降低车辆内部大空间有源降噪对多个次级通路传感器的依赖。同时，本发明以虚拟误差噪声信号作为模糊层的输入，迭代计算完成次级通路辨识，实时输出最佳噪声消除信号，提高计算效率，增强对非线性噪声的处理能力。
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公开(公告)号：CN115544859A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211026106.X
申请日：2022-08-25
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/10
Abstract: 本发明提供了基于回归‑神经网络的列车牵引风机噪声小样本预测方法，其包括以下步骤：获取列车牵引系统风机噪声相关的影响因素，采集若干组相互独立的影响因素数据，建立多元回归模型，通过最小二乘法得到经验多元回归模型组得到回归系数,将影响因素数据中的异常点数据筛除；将完成筛除后的影响因素数据输入至模糊神经网络；在模糊隐含层中根据模糊规则推算出隶属度值后采用连乘函数激活隶属度值；通过双层模糊隐含层计算输出预测值。本发明通过模糊神经网络的结构减少冗余层数以实现模型最简化，减少计算量提高计算速度，可以准确在小样本噪声数据下预测，从而实现列车牵引系统风机噪声正向设计，消减列车系统及零部件领域先制造再降噪的行业痼疾。
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