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申请/专利权人：湖南工业大学

摘要：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。

主权项：1.一种列车噪声预测系统，其特征在于，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；声音预测值的获取过程包括：将声音数据采集模块所获取到的叶片通过频率、列车的动压、列车静压、列车的行进速度气动激励声音数据以及空气流速导入到神经网络算法中的输入神经元中；通过神经网络算法和训练，得到声音预测值；最后将所获得的声音预测值通过输出神经元进行输出，并发送至噪声预测模块；对声音数据进行预测的过程包括：首先对声音数据的多个变量值进行赋值，该赋值即为设定变量条件；然后根据所获得的声音预测值生成参考时域分析图谱和参考频域分析图谱；将参考时域分析图谱和参考频域分析图谱与时域分析图谱与频域分析图谱分别对应放置在同一坐标系内，生成组合时域分析图谱和组合频域图谱；并将参考时域分析图谱、参考频域分析图谱和时域分析图谱与频域分析图谱分别标记不同的颜色；最后根据组合时域分析图谱和组合频域图谱，分别获取声音预测值与声音数据之间的差值，并根据差值，生成差值图谱；并保存至存储模块中。

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