摘要
本发明属于飞行器降噪领域,公开了一种飞行器座舱主动降噪控制方法及相关设备,通过实时采集飞行器的振动、转速及舱内声压等多模态数据,采用预训练的多层神经网络模型进行飞行状态分类,并结合状态机转换逻辑确定当前精确工况,最终通过最小均方算法动态调整前馈滤波器参数实现降噪。采用本方法有效提升了多源耦合噪声场景下的高频分量抑制能力,使降噪效率在全飞行周期保持稳定,相比传统方案提升了收敛速度,且通过状态自适应的前馈机制避免了局部最优问题。
技术关键词
降噪控制方法
飞行器舱室
滤波器系数
状态机
座舱
主动降噪控制系统
逻辑
多层神经网络模型
参数
多模态
前馈滤波器
算法
耦合噪声
可读存储介质
存储计算机程序
数据采集模块
动态
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FPGA芯片
指标
数据解码
压力检测装置
三维可视化方法
智能座舱
三维模型
三维可视化装置
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试井解释模型
智能识别方法
基元
推理规则
特征点信息
训练神经网络
滤波器
噪声特征
语音特征
语音助手系统