空调器噪声测试方法探讨

本文引出了标准、产品及测量之间的差异.这意味着在完善标准的细节、空调器降噪及测试方法改进方面均需进行深入的工作.     

基于噪声和图卷积神经网络的电机故障诊断

文章针对旋转机械设备维护和噪声监测治理的需求,提出了一种基于电机噪声信号和图卷积神经网络的故障诊断算法。该算法对时域数据进行傅里叶变换,将变换后的频域数据转化为图数据,利用提出的新型图卷积神经网络结构对图数据进行训练并分类。搭建电机故障实验平台,完成了6种不同状态的电机噪声信号采集与实验验证。实验结果表明,图卷积神经网络能根据有限的电机噪声信号有效识别出电机故障,并具有一定的小样本学习能力,能够在样本量较少的情况下进行故障分类。对比分析表明,该算法分类准确率优于K最近邻-图算法、一维卷积神经网络、自动编码器和支持向量机等其他算法,为实际工程应用提供了参考。     

空调器室内柜机噪声的空气动力学分析

本文对目前空调器室内柜机运转所产生的气流噪声从空气动力学的角度给予分析 ,并进行了相关的试验研究。试验表明 :大幅度降低空调器室内柜机运转噪声是切实可行的     

基于神经网络的柴油机故障诊断

传统的柴油机故障诊断与处理方法主要都是以定期保养和事后维修为主,缺乏针对事故的预见能力,且效率比较低,成本较高。这就为人工智能技术在柴油机故障诊断上的应用开辟了广阔的空间。本文主要以非线性并行分布处理为主的神经网络为研究理论,通过对建立的BP网络模型,RBF网络模型和Elman网络模型进行了比较,发现这三种网络虽然各有特点和优势,但均适用于特定条件下的故障诊断要求。     

电冰箱、空调器噪声限值

为了保证目前家用电器使用过程中的噪声释放及传播不致对人们的正常生活产生影响。国家质量监督检验检疫总局和国家标准化管理委员会于2004年12月13日发布了国家标准GB19606—2004《家用和类似用途电器噪声限值》，其中电冰箱、空调器噪声限值如下：     

风冷式空调器室外机噪声改善试验研究

在半消声实验室对某风冷式空调器室外机进行试验研究,分别测试采用原风机支架、减小挡风面积的小钣金风机支架和圆钢风机支架得到不同运行状态下的噪声值和声压级频谱图,并分析风叶与前面板导风圈之间距离对空调器室外机噪声的影响.结果 表明:在上述3种风机支架中,圆钢风机支架最有利于风冷式空调器室外机风道系统噪声改善;圆钢风机支架安...     

基于小波神经网络的凝汽器故障诊断

引入小波变换优化神经网络,建立了凝汽器故障征兆参数集,利用小波神经网自适应能力强、收敛速度快、精度高的特点对凝汽器故障进行诊断。应用结果表明,该方法能够有效地对凝汽器故障进行准确诊断。     

电抗器对变频空调器噪声影响的试验研究

利用控制变量法探究不同工艺处理的电抗器对变频空调器室外机噪声的影响,试验结果表明:电抗器噪声值主要体现在室外机噪声频谱的16 k Hz高频附近;线圈经过2次普通浸漆处理且硅钢片毛刺长度小于0.02 mm的电抗器比1次普通浸漆处理且硅钢片毛刺长度大于0.02 mm的电抗器单体噪声值低10.0 d B(A),室外机整机噪声值低2.0 d B(A);线圈经过1次普通浸漆处理,硅钢片毛刺长度小于0.02 mm的电抗器比毛刺长度大于0.02 mm的电抗器噪声值低3.3 d B(A);相同的硅钢片长度,真空浸漆比1次普通浸漆的电抗器噪声值低13.3 d B(A)。     

窗式空调器的噪声及其控制

本文对窗式空调器噪声产生的机理进行了详细分析，并针对其产生噪声的根源，提出了充分利用窗式空调器内部的空间，采用大直径低转速的叶轮，采用吸声蜗壳，改进出风道的形状，在叶轮上安装金属网源，加装吸声导流锥以及采用阻尼技术来抑制窗式空调机械结构的振动等降低窗式空调噪声的有效方法。     

空调噪声主观烦恼度实验研究

随着社会的发展空调设备越来越普及,伴随而来的噪声扰民问题也日益突出。对城市居民区内空调设备噪声进行调查,通过现场采样获得噪声源,研究其声学特性与频谱特性,并通过实验室主观评价方法来研究其烦恼度情况。结果表明,空调低频噪声的响度与烦恼度呈线性关系,在45 d B(A)~50 d B(A)(60 phon~65 phon)范围内烦恼度值分布均较分散,所以在该范围内针对空调低频噪声采用A计权声压级不能很好得反映烦恼度情况,这也解释了在达标情况下居民仍投诉的情况。空调噪声的烦恼度情况与年龄、性别都有关。     

窗式空调系统噪声有源控制分析

在全面分析窗式空调的噪声源、频率特性的基础上,对窗式空调的低频噪声进行了有源噪声试验研究,探讨了有源控制技术在这一领域应用的可行性,确定了消声的频率范围、制定出切实可行而又有实用价值的有源噪声系统控制方案.     

低噪声房间空调器

本文介绍一种新型房间空调器的设计方法，对现有窗式空调器结构进行改造，将噪声源全部移至室外，增加了风管系统，克服目前市售窗式空调器噪声太大、分体式空调器容易泄漏，故障率高等缺点，使室内噪声大大降低。     

室内无噪声源的空调机组

设计一种新型空气内循环式房间空调机组结构，通过对现有分体式宅调器和窗式空调器结构进行综合改造，将噪声源全部移至室外，部分制冷系统实施二次分级热交换；改进后的空调机组室内噪声大大降低，并消除了压缩机可能存在的湿压缩，使制冷效率明显提高。     

空调压缩机噪声控制研究

针对某空调压缩机的噪声问题,开展系统的噪声控制研究。根据空调压缩机噪声产生机理,对压缩机进行噪声测试分析,针对其噪声特性开展噪声控制方案设计;对三种不同降噪方案进行SEA声学仿真分析,选择降噪方案二为最优降噪方案并实施,测试结果表明空调机组各测点的实际降噪量达3 d B(A)~6 d B(A),其中,靠近压缩机的测点2降噪量为5.3 d B(A),表明降噪方案有效。     

基于神经网络的噪声品质评价方法

提出一种基于人工神经网络（ANN）的噪声品质评价方法。该方法相比较目前的其它声质量评价方法，具有非线性的特点。通过神经网络的训练对非线性的声质量主观评价过程进行逼近。文中利用Matlab的神经网络工具箱对汽车车内采集到的噪声信号进行评价分析，并与实测结果进行对照分析，说明该方法对于汽车车内噪声品质评价是有效的。     

基于神经网络的机械设备故障诊断技术

阐述了神经网络故障诊断的基本原理及其与传统故障诊断的关系,分析了神经网络技术在故障诊断中的应用现状,探讨了该领域的发展前景,指出了运用神经网络技术进行故障诊断需要解决的若干问题.     

基于人工神经网络的故障诊断专家系统

将人工神经网络引入故障诊断专家系统,探讨了该系统的原理及结构,分析了神经网络在该系统中的运用特点,并介绍了基于神经网络的学习机及推理机的原理,最后介绍了基于人工神经网络的66-10空压机故障诊断专家系统.     

基于神经网络的电机噪声性能在线检测技术研究

根据车用直流电机振动、噪声的特点，在自动生产线上测量电机振动，从中提取加速度均方根值、振动能量的波动度、分频段振动能量、频谱中50个最大峰值等特征指标用于电机噪声特性检测。考虑不同型号电机振动噪声特性的差异，建立了电机噪声检测的BP网络模型，用以训练噪声检测的算法和阈值。将MATLAB语言环境下的神经网络工具箱和LabVIEW虚拟仪器平台相结合，在LabVIEW平台上开发了基于振动测量的电机噪声智能检测系统，解决了电机制造厂在线检测电机噪声的难题。