摘要
本申请涉及一种发动机线谱噪声预估方法、车辆主动降噪控制方法,其包括:根据发动机的实时转速计算发动机线谱噪声的主阶次频率;通过内模控制框架计算获取初级噪声,通过频率估计算法对初级噪声进行频谱估计获取发动机线谱噪声的主阶次频率及谐波频率;通过预训练神经网络模型作为发动机频率预测模型,结合发动机运行数据作为输入,实时输出预测的发动机线谱噪声的主阶次频率及谐波频率;对以上频率预测数据进行综合分析,生成最终的发动机线谱噪声所对应的阶次频率。本申请结合不同预估方案的综合输出结果,生成更接近于实际噪声的阶次频率,降低频率失调对发动机噪声控制的影响,从而实现更好的阶次噪声控制效果,为用户提供更加的降噪体验。
技术关键词
线谱噪声
车辆主动降噪
训练神经网络模型
频率估计算法
数据
发动机噪声控制
谐波
发动机转速
列表
节气门开度
内模
麦克风
谱估计
功率
训练集
冷却液
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后量子密码学
加密数据
接收方
存储装置
矫正器
轮廓曲线
输入神经网络模型
数据获取方法
参数