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一种基于神经网络的油烟机主动降噪控制方法，包括如下步骤：采集风机下边缘各点的振动信号，采集目标降噪区的声压信号，建立振动信号和声压信号的数据集；以采集的振动信号数据为输入层，以采集的声压信号数据为输出层，构建基于BP算法的人工神经网络学习模型，并进行训练至人工神经网络学习模型稳定；以未知的风机下边缘各点振动信号为输入层，根据人工神经网络学习模型预测目标降噪区的声压信号；将预测的声压信号作为输入参考信号，经控制器计算输出信号并使用扬声器播放，判定是否满足降噪要求。本发明解决了次级声源信号在初级声场
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112610996 A
(43)申请公布日 2021.04.06
(21)申请号 202011609016.4
(22)申请日 2020.12.30
(71)申请人 珠海格力电器股份有限公司
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