[发明专利]设备的噪音分析方法、装置、存储介质和系统

说明书

本申请涉及一种设备的噪音分析方法、装置、存储介质和系统，方法包括：获取设备运行时的噪音数据和机组运行数据；根据噪音数据和机组运行数据，采用训练后的噪音神经网络模型分析得到噪音值；其中，训练后的噪音神经网络模型表征噪音数据、机组运行数据和机组内各元器件运行时产生的噪音值之间的映射关系；根据参考噪音值和噪音值得到分析结果。通过训练后的噪音神经网络模型，将设备运行时的噪音数据和机组运行数据导入，可得到机组内各元器件运行时产生的噪音值，根据机组内各元器件的参考噪音值即可准确分析得到各元器件运行对于噪音的影响，因在特定工况下进行分析，考虑了各种影响因素，分析准确性高。

技术领域

本申请涉及噪音检测技术领域，特别是涉及一种设备的噪音分析方法、装置、存储介质和系统。

背景技术

噪音泛指嘈杂、刺耳的声音。从环境保护的角度看：凡是妨碍到人们正常休息、学习和工作的声音，以及对人们要听的声音产生干扰的声音，都属于噪声。噪声是一类引起人烦躁、或音量过强而危害人体健康的声音。很多家用设备也会产生比较大的噪音，给日常生活带来不便，如空调机组。

目前由于各设备机组在出厂前，机组噪音测试是在额定工况下进行的，采集到的数据仅用于机组参数的标定。以空调机组为例，目前对于空调机组噪音的评定主要集中对压缩机以及风机系统的噪音上，然而机组的噪音实际上受到许多因素的影响，例如生产工艺、安装方式、机组的运行环境、机组冷媒灌注量、机组各元器件等等影响的综合作用。因此传统的噪音测试没法准确得到机组的噪音影响机制，亟需一种能准确分析设备实际运行过程中的机组的噪音的方法。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种分析准确性高的设备的噪音分析方法、装置、存储介质和系统。

一种设备的噪音分析方法，所述方法包括：

获取设备运行时的噪音数据和机组运行数据；

根据所述噪音数据和所述机组运行数据，采用训练后的噪音神经网络模型分析得到噪音值；其中，所述训练后的噪音神经网络模型表征噪音数据、机组运行数据和机组内各元器件运行时产生的噪音值之间的映射关系；

根据参考噪音值和所述噪音值得到分析结果。

在其中一个实施例中，所述训练后的噪音神经网络模型通过下述方式获得：

获取训练样本数据和噪音神经网络模型；

根据所述训练样本数据对所述噪音神经网络模型进行训练，得到训练后的噪音神经网络模型。

在其中一个实施例中，所述根据所述参考噪音值和所述噪音值得到分析结果的步骤之后，还包括：

根据所述分析结果输出机组的运行参数控制信号，所述机组的运行参数控制信号用于控制控制器对应调节机组的运行参数。

在其中一个实施例中，所述根据所述分析结果输出机组的运行参数控制信号的步骤，包括：

根据所述分析结果输出待调节信息；

在接收到对应所述待调节信息输入的确认信号后，根据所述待调节信息输出机组的运行参数控制信号。

一种设备的噪音分析装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取设备运行时的噪音数据和机组运行数据；

噪音值分析模块，用于根据噪音数据和机组运行数据，采用训练后的噪音神经网络模型分析得到噪音值；其中，所述训练后的噪音神经网络模型表征噪音数据、机组运行数据和机组内各元器件产生的噪音值之间的映射关系；

分析结果确定模块，用于根据参考噪音值和所述噪音值得到分析结果。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：