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申请/专利权人：辽宁环创机械设备有限公司

摘要：本发明公开了一种基于物联网技术的降噪控制调节系统，具体涉及降噪控制技术领域，包括智能降噪控制模块，获取当前时间对应的噪声排放限值分贝，获取动力设备的实时排放噪音分贝，计算得到目标降噪性能需求；基于动力设备的运行状态获取实时需求通风量；通过优化算法来搜索百叶片开口角度组合，设置约束条件为百叶片开口角度的最小和最大开口角度，基于百叶片角度智能分析模型计算降噪性能预测值和通风量预测值，不断调整百叶片的开口角度，直到找到满足优化函数的百叶片角度组合；通过电机调整百叶片开口角度，完成动力设备的降噪控制，解决现有技术中降噪控制系统不够智能、不能有效兼顾降噪和通风的问题。

主权项：1.一种基于物联网技术的降噪控制调节系统，在动力设备的外部安装消声百叶设备，消声百叶设备通过电机调整消声百叶开口角度，其特征在于，包括：智能降噪控制模块，用于根据目标降噪性能需求和目标需求通风量预测获取每个百叶片开口角度；获取每个百叶片开口角度的过程包括：获取当前时间对应的噪声排放限值分贝，获取动力设备的实时排放噪音分贝，计算得到目标降噪性能需求；基于动力设备的运行状态获取实时需求通风量；计算降噪性能预测值与目标降噪性能需求差值得到第一偏差；计算通风量预测值与目标需求通风量的差值得到第二偏差；基于第一偏差和第二偏差构建优化函数；将第一偏差和第二偏差记为Pa和Pb，所述优化函数满足，表示降噪性能权重系数，表示通风量权重系数；通过优化算法来搜索百叶片开口角度组合，设置约束条件为百叶片开口角度的最小和最大开口角度，基于百叶片角度智能分析模型计算降噪性能预测值和通风量预测值，不断调整百叶片的开口角度，直到找到满足优化函数的百叶片角度组合；所述百叶片角度智能分析模型的搭建包括下列步骤：步骤S01、收集数据和处理：根据实地测试，记录不同配置下的降噪性能实际值和通风量实际值作为预测目标数据，记录不同配置下的噪音排放位置、消声百叶特征参数和每个百叶片的开口角度作为卷积神经网络模型的输入数据；将预测目标数据与输入数据关联，作为训练数据集和测试数据集；步骤S02、搭建卷积神经网络模型：根据输入数据的维度定义输入层的大小；添加多个卷积层以提取输入数据的特征；在每个卷积层后添加线性激活函数和池化层；在卷积层之后添加全连接层以整合特征；步骤S03、模型初始化：设置超参数，选择合适的学习率、批大小、训练轮数；使用网格搜索或随机搜索方法进行超参数调优；步骤S04、模型训练与优化：通过迭代优化算法优化模型的参数；使用训练数据集对模型进行训练，使用测试数据集对训练完的模型进行评估；根据模型评估的结果，进行模型调优，调整模型的超参数；步骤S05、部署与应用：当损失函数满足预设值或迭代次数满足要求时，停止训练，输出训练好的百叶片角度智能分析模型；将训练好的百叶片角度智能分析模型部署到实际环境中；使用实际值与预测值之间的差值进行评估，得到损失函数，设进行了P次验证，用q表示验证的编号，将第q次验证的通风量预测值和通风量实际值记为Yxf_q，Sxf_q，将降噪性能预测值和实际降噪性能记为Yjz_q和Sjz_q，所述损失函数满足公式计算得到百叶片角度智能分析模型的损失函数Floss；通过电机调整百叶片开口角度，完成动力设备的降噪控制。

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