一种基于神经网络的涡轴发动机离心压气机噪声源识别方法

本发明提出一种基于神经网络的涡轴发动机离心压气机噪声源识别方法，该方法通过分析压气机运行过程中产生的声谱图特征，实现对气动噪声源的确定与故障诊断。在神经网络模型搭建的过程中，利用仿真方法对压气机噪声进行计算，结合神经网络中的CNN算法构建声信号‑噪声源模型。该技术适用于航空发动机、燃气轮机等领域，具有实时性强、准确率高、可扩展性好等优势，为旋转机械噪声控制提供智能化解决方案。