[发明专利]用于新风系统的风机噪声的降噪方法、系统和电子设备

权利要求书

1.一种用于新风系统的风机噪声的降噪方法，其特征在于，包括：

通过传感器获得沿着时间序列的新风系统的多个输出风的数据，所述输出风的数据包括输出风的俯仰角和方位角；

对所述多个输出风的数据进行在复平面上的建模；

计算相邻两个时间点的所述输出风的数据在所述复平面上的距离作为两者之间的距离并将多个所述距离构造为距离矩阵，其中，相邻两个时间点的所述输出风的数据在所述复平面上的距离用于表示相邻两个时间点的所述输出风的数据在时间维度上的变化；

使用卷积神经网络从所述距离矩阵获得距离特征图，所述距离特征图用于表示所述输出风的变换数据之间的高维隐含关联特征；

对所述距离特征图的每个特征矩阵进行QR分解以将所述距离特征图的每个特征矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R；

将多个所述上三角矩阵R排列为分类特征图；以及

将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果，其中，所述分类结果用于表示新风系统的风机功率的调整结果。

2.根据权利要求1所述的用于新风系统的风机噪声的降噪方法，其中，对所述多个输出风的数据进行在复平面上的建模，包括：

设定所述输出风的俯仰角为方位角为θ，则所述输出风的数据在所述复平面上可表示为/其中，|P₀|为所述输出风的复向量的模，所述模对应于所述输出风的风速。

3.根据权利要求2所述的用于新风系统的风机噪声的降噪方法，其中，计算相邻两个时间点的所述输出风的数据在所述复平面上的距离作为两者之间的距离并将多个所述距离构造为距离矩阵，包括：

以如下公式计算相邻两个时间点的所述输出风的数据在所述复平面上的距离作为两者之间的距离；

所述公式为：

其中，P₀和P₁表示相邻两个时间点的所述输出风的数据在所述复平面上的建模表示；表示相邻两个时间点的所述输出风的俯仰角之差；Δθ表示相邻两个时间点的所述输出风的方位角之差。

4.根据权利要求1所述的用于新风系统的风机噪声的降噪方法，其中，使用卷积神经网络从所述距离矩阵获得距离特征图，包括：

所述卷积神经网络以如下公式从所述距离矩阵获得所述距离特征图；

所述公式为：

f_i＝tanh(N_i×f_i-1+B_i)

其中，f_i-1为第i层卷积神经网络的输入，f_i为第i层卷积神经网络的输出，N_i为第i层卷积神经网络的滤波器，且B_i为第i层卷积神经网络的偏置向量，tanh表示非线性激活函数。

5.根据权利要求1所述的用于新风系统的风机噪声的降噪方法，其中，将所述分类特征图通过分类器以获得分类结果，包括：

使用所述分类器的一个或多个全连接层对所述分类特征图进行全连接编码以获得分类特征向量；

将所述分类特征向量输入所述分类器的Softmax分类函数以获得所述分类特征向量归属于风机的功率应增大的第一概率和所述分类特征向量归属于风机的概率应减小的第二概率；以及

基于所述第一概率和所述第二概率之间的比较，确定所述分类结果，所述分类结果用于表示所述风机的功率应增大或应减小。