[发明专利]一种智能化的油烟机及降噪方法

权利要求书

1.一种智能化的油烟机,其特征在于：设置有烟机主体、用于主动降噪的三维空间声场降噪装置和用于监测烟雾情况的视觉检测系统，视觉检测系统装配于烟机主体，三维空间声场降噪装置装配于烟机主体内部；

视觉检测系统和三维空间声场降噪装置分别与烟机主体的烟机主板电连接；

外部炉具与烟机主板电连接且外部炉具与烟机主体联动；

所述烟机主板与视觉检测系统和三维空间声场降噪装置联动；或者

所述视觉检测系统和三维空间声场降噪装置分别独立启动；

所述三维空间声场降噪装置设置有三维空间声场降噪单元和自适应降噪控制单元，自适应降噪控制单元与三维空间声场降噪单元电连接，三维空间声场降噪单元与烟机主板电连接，三维空间声场降噪单元和自适应降噪控制单元分别装配于烟机主体；

所述自适应降噪控制单元设置有带通滤波器，带通滤波器装配于烟机主体内部，且噪声采集传感器和扬声器分别与带通滤波器电连接；

带通滤波器接收烟机主板的处理信号并开始降噪；

油烟机的降噪方法，包括以下步骤：

步骤一、确定并固定A个噪声采集传感器、Q个误差回传传感器和K个扬声器的位置；

步骤二、确定初始噪声源到噪声采集传感器的传递函数T₁、扬声器到目标降噪空间的传递函数T₂和噪声采集传感器到目标降噪空间的传递函数T₃；

步骤三，A个噪声采集传感器分别在烟机内空间中的收集所在区域的噪声采集传感器信号，具体为R₁(n)，......，R_i(n),......,R_A(n),4≤i≤A，i为正整数，

Q个误差回传噪音传感器收集分别在所在区域的误差回传传感器的信号，具体为ε₁(n)，......,ε_v(n),......,ε_Q(n)，1≤v≤Q，v和Q为正整数；

步骤四，将步骤一得到的A个噪声采集传感器收集到的噪声采集传感器信号转化为R(n)＝[R₁(n)......R_i(n).......R_A(n)]，Q个噪声采集传感器修正后误差回传传感器的信号转化为ε(n)＝[ε₁(n)......ε_v(n)......ε_Q(n)]；

步骤五，将步骤四的R(n)通过式(Ⅰ)修正为

步骤六，三维空间降噪控制单元的D个带通滤波器将步骤五得到的对应分解为L个子带：r₁(k)，......，r_g(k)，......，r_L(k),将步骤四得的ε(n)＝[ε₁(n)......ε_v(n)......ε_Q(n)]对应分解为L个子带：e₁(k)，......，e_g(k)，......，e_L(k),L≥g≥2且L和g为正整数；

步骤七，将步骤六得到的子带r₁(k)，......，r_g(k)，......，r_L(k)和e₁(k)，......，e_g(k)，......，e_L(k),经由滤波X最小均方的计算出L个子带的自适应权重系数w₁(k)，......，w_g(k)，......，w_L(k)，w(k)是K×A×D的矩阵，r(k)是Q×(A×K×D)，e(k)是Q×D的矩阵；

步骤八，将D个带通滤波器的L个子带自适应权重系数w₁(k)，......，w_g(k)，......，w_L(k)进行快速傅利叶转换转变成L×Z个频带,其中Z是K×A×D的矩阵；

步骤九，将步骤八得到的L×Z个频带经过频率叠加法叠加形成唯一A×K矩阵信号频率；

步骤十，将步骤九得到A×K矩阵信号频率进行傅利叶逆转换转换求解得到带通滤波器权矢量W_ij(n),其中1≤j≤K，4≤i≤A；

步骤十一，将步骤十得到带通滤波器权矢量W_ij(n)转换生成K个扬声器声场，K个扬声器声场分别对应为S₁(n)，.....，S_j(n)，.....,S_K(n)，其中1≤j≤K，并根据通过式(Ⅱ)，通过噪声传感器采集到初始噪声源R_i(n)与带通滤波器权矢量W_ji(n)的积以估算出第j扬声器输出信号的最终噪声场S_j(n)，

其中，是W_ij(n)的转置矩阵，是R_i(n)经过T₂传递函数后的转置矩阵，S_j(n)为与噪声源呈180°反向的等强度声波信号；

步骤十二，将等强度声波信号S₁(n)，.....，S_j(n)，.....,S_K(n)分别对应传送给K个扬声器；

步骤十三，误差回传传感器检测效果，进行迭代并修正自适应权重系数,得到符合要求的最终自适应权重系数并得到S_j’(n)，进入步骤十四；

步骤十四，以S_j’(n)为最终等强度声波信号对应传送给相应的扬声器；

通过式(Ⅲ)全带的代价函数以误差传感器信号的均方差表示以监督三维降噪模型的表现，

其中，n是通过自适应算法的迭代索引；

所述其中ε(n)＝A(n)+S_j(n)·T₂,其中A(n)为初始噪声源在烟机内部空间传递后形成的最终的噪声场；

所述步骤十三具体包括有，

步骤13.1，预设定误差回传噪音传感器的噪声值Γ(n)＝C，其中C为误差回传噪音传感器测出所在区域的噪声值，判断Γ(n)与[A(n)-S_j(n)T₂]²的关系，当[A(n)-S_j(n)T₂]²＞C时，进入步骤13.2，当[A(n)-S_j(n)T₂]²≤C时，进入步骤13.4；

步骤13.2，将w₁(k)，......，w_g(k)，......，w_L(k)分别代入式(Ⅳ)分别得到新的w₁(k+1)，......，w_g(k+1)，......，w_L(k+1)的L个自适应权重系数，μ为收敛因子，进入步骤13.3，

w(k+1)＝w(k)+[μr(k)e(k)] 式(Ⅳ)；

步骤13.3，令w₁(k+1)＝w₁(k)，......，w_g(k+1)＝w_g(k)，......，w_L(k+1)＝w_L(k)分别为滤波器权向量，进入步骤八；

步骤13.4，令S_j(n)＝S_j’(n),进入步骤十四；

所述C值的范围为-0.001dB至0.001dB。