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龙图腾网获悉中国建筑第八工程局有限公司申请的专利一种基于机器学习的机电设备降噪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119939123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510036132.8，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于机器学习的机电设备降噪方法是由王聪;李兆祥;冯冠龙;赵猛;杨昌新;张元会;高健;柳林伟;孙玉乐设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的机电设备降噪方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于机器学习的机电设备降噪方法，涉及机电设备降噪领域，包括：采集机电设备运行时的声压和振动信号，并采集机电设备的运行状态数据；对噪声特征进行稀疏化重构；并利用波束形成算法对重构后的噪声特征进行声源定位，得到噪声分布图；构建基于深度学习的降噪模型，得到降噪后的噪声信号；通过峰值搜索算法提取噪声信号的预设频率范围内的频率；利用时变线性预测编码算法TVLPC对采集的运行状态数据进行分析，得到机电设备运行状态异常导致的噪声频率偏移量；利用粒子群算法生成最优解；根据噪声控制的最优解，提取噪声主频成分进行分离，得到多个相位反转的降噪控制信号。针对现有技术中机电设备降噪精度低，本申请提高了降噪控制精度。

本发明授权一种基于机器学习的机电设备降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的机电设备降噪方法，其特征在于，包括： 通过声学传感器和光纤布拉格光栅传感器采集机电设备运行时的声压和振动信号，并采集机电设备的运行状态数据；其中，运行状态数据包含转速、振动和温度；声学传感器包含麦克风； 对采集的声压和振动信号进行特征提取，得到噪声特征； 对噪声特征进行稀疏化重构；并利用波束形成算法对重构后的噪声特征进行声源定位，得到噪声分布图； 构建基于深度学习的降噪模型，降噪模型以噪声分布图为输入，无噪声分布图为输出；利用训练后的降噪模型对噪声分布图进行降噪处理，得到降噪后的噪声信号； 对降噪后的噪声信号进行频谱分析，通过峰值搜索算法提取噪声信号的预设频率范围内的频率，作为噪声主频成分； 利用时变线性预测编码算法TVLPC对采集的运行状态数据进行分析，得到机电设备运行状态异常导致的噪声频率偏移量； 将噪声主频成分和噪声频率偏移量作为输入，利用粒子群算法生成机电设备噪声控制的最优解； 根据噪声控制的最优解，提取噪声主频成分进行分离，得到多个相位反转的降噪控制信号，进行降噪控制。

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