驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法.pdf

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1、(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202211166841.0 (22)申请日 2022.09.23 (71)申请人 中汽研新能源汽车检验中心 (天津) 有限公司 地址 300300 天津市东丽区雄姿道88号 (72)发明人 季祥李基芳付宇何鹏林 黄炘孔治国张维李文帅 付玉成马凯戴铭刘福松 (74)专利代理机构 天津企兴智财知识产权代理 有限公司 12226 专利代理师 薛萌萌 (51)Int.Cl. G06F 18/2135(2023.01) G06F 18/23(2023.01) G01H 17/00(2006.01) G。

2、06Q 10/0639(2023.01) (54)发明名称 一种驱动电机系统声品质客观评价特征提 取方法 (57)摘要 本发明提供了一种驱动电机系统声品质客 观评价特征提取方法, 包括以下步骤: S1、 建立驱 动电机系统声音样本数据库, 获得主观评价结 果; S2、 基于步骤S1中的声音样本, 结合驱动电机 声音样本特征, 初步遴选驱动电机系统客观参 数, 计算客观参数值, 构建驱动电机系统客观参 数数据集X; S3、 基于步骤S2中构建的客观参数数 据集X, 采用凝聚型分层聚类分析的方法, 剔除其 中相关性较强的客观参数, 形成筛选后的驱动电 机系统客观参数数据集Y。 本发明有益效果: 一。

3、种 驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法, 实 现了对客观评价模型的维度简化, 降低了声品质 预测模型的复杂程度, 为新能源汽车用驱动电机 系统声品质评价奠定了基础。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115618217 A 2023.01.17 CN 115618217 A 1.一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法, 其特征在于, 包括以下步骤: S1、 建立驱动电机系统声音样本数据库, 获得主观评价结果; S2、 基于步骤S1中的声音样本, 结合驱动电机声音样本特征, 初步遴选驱动电机系统客 观参数, 计算客观参数值, 构建驱动电机系统客观参数数据集X; S3、 基于步骤。

4、S2中构建的客观参数数据集X, 采用凝聚型分层聚类分析的方法, 剔除其 中相关性较强的客观参数, 形成筛选后的驱动电机系统客观参数数据集Y; S4、 基于步骤S3的客观参数数据集Y, 通过高斯径向基核函数的主成分特征提取方法, 获得驱动电机系统主要特征参数: S5、 基于步骤S4中的主要客观特征参数, 采用多元线性回归方法, 建立驱动电机系统声 品质评价模型。 2.根据权利要求1所述的一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法, 其特征在 于, 在步骤S1中, 具体包括以下步骤: S101、 对目前市场上不同型号的驱动电机系统的噪声进行采集, 获得驱动电机系统声 音样本; S102、 通过对声。

5、音样本进行预处理, 建立驱动电机系统声音样本数据库; S103、 开展主观评价试验获得声音样本主观得分。 3.根据权利要求1所述的一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法, 其特征在 于, 在步骤S2中, 具体包括以下步骤: S201、 从心理声学和物理声学特征出发, 调研过内外在驱动电机声品质研究所采用的 客观参数, 同时结合驱动电机的声音特征, 初步遴选驱动电机系统声品质客观评价参数, 包 括A计权声压级、 线性声压级、 优先语音干扰级、 响度、 尖锐度; S202、 基于步骤S201得到的驱动电机系统声品质客观参数, 获得客观参数计算结果, 建 立驱动电机系统客观参数集X。 4.根据权。

6、利要求1所述的一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法, 其特征在 于, 在步骤S3中, 具体包括以下步骤: S301、 对数据集X进行标准化, 从而去除其中各个参数量纲影响: 其中xi为样本数据, 为样本数据平均值, S为样本标准差, yi为标准化后的数据; S302、 经过数据标准化处理后, 任取样本作为初始聚类中心, 通过欧氏距离来反映各类 之间的亲疏关系: 其中d为欧氏距离, xi、 xj为样本数据; S303、 通过凝聚型分层聚类分析, 得到上述遴选参数的聚类分析结果, 去除其中相关性 较强的参数, A计权声压级、 线性声压级、 优先语音干扰级可去除线性声压级和优先语音干 扰级, 。

7、从而构建出驱动电机系统客观参数数据集Y。 5.根据权利要求1所述的一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法, 其特征在 权利要求书 1/2 页 2 CN 115618217 A 2 于, 在步骤S4中, 具体包括以下步骤: S401: 基于步骤S3得到的驱动电机系统主要客观特征参数数据集Y, 通过中心化对数据 集预处理: 其中Yi为聚类分析后驱动电机系统客观参数数据集; S402、 基于步骤S401预处理后的数据集, 采用非线性映射方法, 获得特征空间H上的数 据集, 非线性映射如下: yi(yi)H(i1,2,n) 其中(Yi)为非线性映射后的数据集; S403、 基于步骤S402映射后的。

8、数据集, 获得其协方差矩阵: 其中(Yi)为非线性映射后的数据集, C为协方差矩阵; S404、 基于步骤S403计算的协方差矩阵, 通过引入高斯径向基核函数, 获得特征值与特 征向量: S405、 基于步骤S404得到的特征值与特征向量, 获得提取的主成分评价函数, 得到驱动 电机系统声品质客观评价主要特征参数, 如音调度和尖锐度。 6.根据权利要求1所述的一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法, 其特征在 于, 在步骤S5中, 具体包括以下步骤: S501、 基于步骤S4中得到的主要特征参数, 采用多元线性回归方法建立驱动电机系统 声品质评价模型; S502、 基于步骤S501中建立的。

9、驱动电机系统声品质评价模型, 进行拟合优度检验, 计算 回归方程R2: 其中ESS为回归平方和, RSS为剩余平方和, TSS为总离差平方和。 7.一种电子设备, 包括处理器以及与处理器通信连接, 且用于存储所述处理器可执行 指令的存储器, 其特征在于: 所述处理器用于执行上述权利要求16任一所述的一种驱动电 机系统声品质客观评价特征提取方法。 8.一种服务器, 其特征在于: 包括至少一个处理器, 以及与所述处理器通信连接的存储 器, 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令, 所述指令被所述处理器执行, 以使所述至少一个处理器执行如权利要求16任一所述的一种驱动电机系统声品质客观评 。

10、价特征提取方法。 9.一种计算机可读取存储介质, 存储有计算机程序, 其特征在于: 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求16任一项所述的一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方 法。 权利要求书 2/2 页 3 CN 115618217 A 3 一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法 技术领域 0001 本发明属于新能源汽车领域, 尤其是涉及一种驱动电机系统声品质客观评价特征 提取方法。 背景技术 0002 随着我国消费水平的提高, 消费者对汽车产品的要求越来越严苛, 汽车的振动噪 声性能也逐渐成为衡量汽车质量的关键指标。 对于新能源汽车电驱动系统, 主要包括: 电机 电磁噪声、 齿。

11、轮啮合噪声、 控制器噪声, 其中驱动电机系统电磁噪声作为主要来源。 无论是 消费者还是汽车制造商非常关注汽车车内噪声, 就汽车车内噪声来说驱动电机系统所带来 的噪声成为了重要组成部分, 对驾驶员和乘客的主观感受具有决定性的影响。 0003 为了提升驾驶人员和乘坐人员的体验, 需要研究驱动电机系统声品质问题, 实现 为纯电动汽车用电机的设计、 开发、 制造、 生产提供指导, 从零部件层面提高整车声品质。 发明内容 0004 有鉴于此, 本发明旨在提出一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法, 以 新能源汽车用驱动电机系统为研究对象, 将聚类方法与基于高斯径向基核函数的主成分分 析方法相结合, 。

12、提取得到驱动电机系统声品质客观评价主要特征, 简化驱动电机系统声品 质评价问题, 缩短驱动电机系统开发周期。 0005 为达到上述目的, 本发明的技术方案是这样实现的: 0006 一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法, 包括以下步骤: 0007 S1、 建立驱动电机系统声音样本数据库, 获得主观评价结果; 0008 S2、 基于步骤S1中的声音样本, 结合驱动电机声音样本特征, 初步遴选驱动电机系 统客观参数, 计算客观参数值, 构建驱动电机系统客观参数数据集X; 0009 S3、 基于步骤S2中构建的客观参数数据集X, 采用凝聚型分层聚类分析的方法, 剔 除其中相关性较强的客观参数, 。

13、形成筛选后的驱动电机系统客观参数数据集Y; 0010 S4、 基于步骤S3的客观参数数据集Y, 通过高斯径向基核函数的主成分特征提取方 法, 获得驱动电机系统主要特征参数: 0011 S5、 基于步骤S4中的主要客观特征参数, 采用多元线性回归方法, 建立驱动电机系 统声品质评价模型。 0012 进一步的, 在步骤S1中, 具体包括以下步骤: 0013 S101、 对目前市场上不同型号的驱动电机系统的噪声进行采集, 获得驱动电机系 统声音样本; 0014 S102、 通过对声音样本进行预处理, 建立驱动电机系统声音样本数据库; 0015 S103、 开展主观评价试验获得声音样本主观得分。 00。

14、16 进一步的, 在步骤S2中, 具体包括以下步骤: 0017 S201、 从心理声学和物理声学特征出发, 调研过内外在驱动电机声品质研究所采 说明书 1/7 页 4 CN 115618217 A 4 用的客观参数, 同时结合驱动电机的声音特征, 初步遴选驱动电机系统声品质客观评价参 数, 包括A计权声压级、 线性声压级、 优先语音干扰级、 响度、 尖锐度; 0018 S202、 基于步骤S201得到的驱动电机系统声品质客观参数, 获得客观参数计算结 果, 建立驱动电机系统客观参数集X。 0019 进一步的, 在步骤S3中, 具体包括以下步骤: 0020 S301、 对数据集X进行标准化, 从。

15、而去除其中各个参数量纲影响: 0021 0022其中xi为样本数据, 为样本数据平均值, S为样本标准差, yi为标准化后的数据; 0023 S302、 经过数据标准化处理后, 任取样本作为初始聚类中心, 通过欧氏距离来反映 各类之间的亲疏关系: 0024 0025 其中d为欧氏距离, xi、 xj为样本数据; 0026 S303、 通过凝聚型分层聚类分析, 得到上述遴选参数的聚类分析结果, 去除其中相 关性较强的参数, A计权声压级、 线性声压级、 优先语音干扰级可去除线性声压级和优先语 音干扰级, 从而构建出驱动电机系统客观参数数据集Y。 0027 进一步的, 在步骤S4中, 具体包括以下。

16、步骤: 0028 S401: 基于步骤S3得到的驱动电机系统主要客观特征参数数据集Y, 通过中心化对 数据集预处理: 0029 0030 其中Yi为聚类分析后驱动电机系统客观参数数据集; 0031 S402、 基于步骤S401预处理后的数据集, 采用非线性映射方法, 获得特征空间H上 的数据集, 非线性映射如下: 0032 yi(yi)H(i1,2,n) 0033 其中(Yi)为非线性映射后的数据集; 0034 S403、 基于步骤S402映射后的数据集, 获得其协方差矩阵: 0035 0036 其中(Yi)为非线性映射后的数据集, C为协方差矩阵; 0037 S404、 基于步骤S403计算。

17、的协方差矩阵, 通过引入高斯径向基核函数, 获得特征值 与特征向量: 0038 0039 S405、 基于步骤S404得到的特征值与特征向量, 获得提取的主成分评价函数, 得到 驱动电机系统声品质客观评价主要特征参数, 如音调度和尖锐度。 0040 进一步的, 在步骤S5中, 具体包括以下步骤: 0041 S501、 基于步骤S4中得到的主要特征参数, 采用多元线性回归方法建立驱动电机 说明书 2/7 页 5 CN 115618217 A 5 系统声品质评价模型; 0042 S502、 基于步骤S501中建立的驱动电机系统声品质评价模型, 进行拟合优度检验, 计算回归方程R2: 0043 00。

18、44 其中ESS为回归平方和, RSS为剩余平方和, TSS为总离差平方和。 0045 一种电子设备, 包括处理器以及与处理器通信连接, 且用于存储所述处理器可执 行指令的存储器, 所述处理器用于执行一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法。 0046 一种服务器, 包括至少一个处理器, 以及与所述处理器通信连接的存储器, 所述存 储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令, 所述指令被所述处理器执行, 以使所述 至少一个处理器执行一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法。 0047 一种计算机可读取存储介质, 存储有计算机程序, 所述计算机程序被处理器执行 时实现一种驱动电机系统声品质客。

19、观评价特征提取方法。 0048 相对于现有技术, 本发明所述的一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法 具有以下有益效果: 0049 本发明所述的一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法, 实现了对客观评 价模型的维度简化, 降低了声品质预测模型的复杂程度, 为新能源汽车用驱动电机系统声 品质评价奠定了基础。 附图说明 0050 构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解, 本发明的示意性实 施例及其说明用于解释本发明, 并不构成对本发明的不当限定。 在附图中: 0051 图1为本发明实施例所述的一种驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法示意 图; 0052 图2为本发明实施例所。

20、述的电驱动总成噪声测试试验装置示意图。 具体实施方式 0053 需要说明的是, 在不冲突的情况下, 本发明中的实施例及实施例中的特征可以相 互组合。 0054 下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。 0055 本发明通过对不同型号驱动电机系统进行噪声测试, 获得声音样本, 建立驱动电 机系统声音样本数据库; 采用聚类方法遴选得到驱动电机系统声品质客观参数, 建立驱动 电机系统客观参数数据集; 通过基于高斯核函数的主成分特征提取方法, 获得驱动电机系 统声品质主要特征参数; 采用多元线性回归方法, 建立驱动电机系统声品质评价模型; 一种 驱动电机系统声品质客观评价特征提取方法流程图如图1所。

21、示, 以下将结合驱动电机系统 具体实施例对本发明提供的技术方案进行详细说明, 应理解下述具体实施方式仅用于说明 本发明而不用于限制本发明的范围。 在本实施例中, 具体可以包括以下步骤: 0056 步骤1: 获取不同型号的驱动电机系统声音样本及主观评价结果 0057 选取不同型号的驱动电机系统为研究对象在半消声室内进行噪声测试试验, 获得 说明书 3/7 页 6 CN 115618217 A 6 驱动电机系统声音样本, 噪声样本数为n个, 对采集的声音样本进行预处理, 建立驱动电机 系统声音样本库, 主要包括以下步骤: 0058 在全封闭、 精密级、 半自由声场消声室中对不同型号驱动电机系统进行。

22、噪声测试 试验, 消声室符合ISO37452017 声学用声压法测定噪声源声功率级消声室和半消声室 法 , 将噪声传感器布置在距离电机1m处, 采集驱动电机系统声音样本。 本次试验的工况为 转矩30Nm下的12000r/min的稳态工况, 试验时噪声信号频率带宽: 025600Hz; 频率分辨 率: 4Hz。 记录噪声信号时, 信号采集时间设定为t s, 一般的取t为30s。 0059 针对得到的声音样本, 通过对时域数据进行检查, 去除其中受干扰的成分, 其时长 为t1(t1t); 为了保证后续主观评价试验的效率、 主观听审人员的疲劳程度, 进一步对声音 进行裁剪为t2(t2t1t), 则评。

23、价一次所需时间为2t2+t3, 其中t3一般为13s, 声音样本数 为n时, 需要评价次数N为: 0060 0061 主观评价共需时间为: 0062 TN2t2+t3 0063 可以得到n声音样本的主观评价结果, 如下表: 0064 表1主观评价结果 0065 样本序号12n 得分平均值7.605.932.33 0066 步骤2: 遴选驱动电机系统声品质客观参数, 建立驱动电机系统客观参数数据集 0067 基于步骤1中的声音样本, 通过调研国内外参考文献, 结合驱动电机系统声音特 征, 获得初步遴选的驱动电机系统参数, 建立驱动电机系统客观参数数据集, 具体包括: 0068 首先通过调研国内外。

24、驱动电机系统声品质研究现状, 从心理声学特征和物理声学 特征出发, 为更好的使用客观评价参数反映人的主观判断, 初步遴选驱动电机系统声品质 客观评价参数, 综合描述人耳对驱动电机系统噪声声品质问题, 主要包括: A计权声压级、 线 性声压级、 优先语音干扰级、 语音清晰度、 尖锐度、 音调度等, 同时计算驱动电机系统客观参 数值, 构建驱动电机系统客观参数数据集, 如下表所示: 0069 表2客观评价结果 0070 0071 步骤3: 通过凝聚型分层聚类分析去除驱动电机相关性较强客观参数, 进一步筛选 驱动电机客观参数数量, 获得驱动电机系统主要客观参数, 主要包括以下步骤: 说明书 4/7 。

25、页 7 CN 115618217 A 7 0072 基于步骤2中得到的驱动电机系统客观参数样本集合为X, 其中包含P个客观参数 x1,x2,xp, 其中样本数据xi(xi1,xi2,xiq), 为去除其中各参数量纲影响, 需要对驱 动电机系统客观参数数据集进行标准化处理, 即 0073 0074其中xi为样本数据, 为样本数据平均值, S为样本标准差, yi为标准化后的数据。 0075 经过数据标准化处理后, 任取样本作为初始聚类中心, 通过计算欧氏距离, 计算公 式如下所示, 实现聚类中心的更新, 经再次计算平均误差, 当前后两次平均误差一致时, 获 得驱动电机系统参数聚类结果, 从中去除其。

26、中相关性较强的客观参数。 0076 0077 其中d为欧氏距离, xi、 xj为样本数据。 0078 采用凝聚型分层聚类的方法, 计算上述遴选后参数可得到各性能参数的聚类分析 结果, 例如: A计权声压级、 线性声压级、 优先语音干扰级三者分为一类, 可去除其中线性声 压级和优先语音干扰级两个参数, 可得到聚类分析后的驱动电机客观参数数据集Y。 0079 步骤4: 基于上述可获得经聚类分析筛选后的驱动电机系统客观参数数据集, 以此 为输入, 通过核函数的主成分特征提取方法, 获得驱动电机系统主要特征参数, 具体包括: 0080 基于步骤3中得到的客观参数数据集Y, 通过中心化方法对数据集进行预。

27、处理, 使 其满足: 0081 0082 其中Yi为聚类分析后驱动电机系统客观参数数据集。 0083 基于上述中心化后的数据集, 采用非线性映射的方法, 获得特征空间的数据集, 进 而计算其协方差矩阵为: 0084 0085 其中(Yi)为非线性映射后的数据集, C为协方差矩阵。 0086 基于计算得到的实对称协方差矩阵, 计算其特征值与特征向量为: 0087 0088 其中v、 分别为协方差矩阵的特征值和特征向量。 0089 为解决由于隐式映射函数方程未知导致特征值与特征向量无法求解的问题, 需要 构造函数K, 来表示输入空间中的两个样本yu,yv点积: 0090 K(yu,yv)(yu)(。

28、yv) 0091 需要进一步说明的是, 此次采用的核函数为高斯径向基核函数: 0092 0093 其中 为高斯径向基核函数参数。 说明书 5/7 页 8 CN 115618217 A 8 0094 基于上述定义式, 进一步的对上式进行转换, 可计算特征值与特征向量: 0095 v k 0096 其中 为核矩阵k的特征值和特征向量。 0097 基于上述得到的特征值与特征向量, 可得到驱动电机系统声品质客观评价主要特 征参数。 0098 表3主要客观特征参数 0099 0100 以上得到的心理声学和物理声学客观评价参量可实现定量对驱动电机系统声音 品质评价, 从而展现不同噪声样本对人的主观影响, 。

29、最大程度的反映出消费者对驱动电机 系统声音信号的听觉感受。 0101 步骤5: 建立驱动电机系统声品质评价模型 0102 基于步骤4中的主要客观特征参数及主观评价结果, 采用多元线性回归方法, 建立 驱动电机系统声品质评价模型, 具体的回归模型可以为: 0103 SQa1X1+a2X2+b 0104 SQ为主观得分, a1、 a2为回归系数, X1、 X2为提取得到的驱动电机系统主要特征参 数, b为回归方程常数项。 0105 步骤4.2: 基于上述建立的驱动电机系统声品质评价模型, 需要验证此回归方程的 误差是否在范围内, 通过计算多元线性回归方程的R2, 得到R2的结果大于0.8, 便能说。

30、明回归 模型的建立是有效的。 0106 0107 其中ESS为回归平方和, RSS为剩余平方和, TSS为总离差平方和。 0108 本发明通过在半消声室中进行驱动电机系统噪声测试试验, 以此获得驱动电机系 统声音样本, 建立得到驱动电机系统声音样本数据库; 通过聚类分析方法, 获得驱动电机系 统客观评价参数, 建立客观参数数据集; 采用特征提取方法对驱动电机系统客观评价特征 进行提取, 进而得到影响驱动电机系统声品质主要影响指标; 基于特征提取得到的参量建 立出驱动电机系统声品质评价模型, 并检验其准确性, 实现了对客观评价模型的维度简化, 降低了声品质预测模型的复杂程度, 为新能源汽车用驱动。

31、电机系统声品质评价奠定了基 础。 0109 本领域普通技术人员可以意识到, 结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单 说明书 6/7 页 9 CN 115618217 A 9 元及方法步骤, 能够以电子硬件、 计算机软件或者二者的结合来实现, 为了清楚地说明硬件 和软件的可互换性, 在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。 这 些功能究竟以硬件还是软件方式来执行, 取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。 专 业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能, 但是这种实现不 应认为超出本发明的范围。 0110 在本申请所提供的几个实施例中, 应该理解到, 所揭。

32、露的方法和系统, 可以通过其 它的方式实现。 例如, 以上所述单元的划分, 仅仅为一种逻辑功能划分, 实际实现时可以有 另外的划分方式, 例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统, 或一些特征 可以忽略, 或不执行。 上述单元可以是或者也可以不是物理上分开的, 作为单元显示的部件 可以是或者也可以不是物理单元, 即可以位于一个地方, 或者也可以分布到多个网络单元 上。 可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。 0111 最后应说明的是: 以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案, 而非对其限制; 尽 管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明, 本领域。

33、的普通技术人员应当理解: 其依 然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改, 或者对其中部分或者全部技术特征进 行等同替换; 而这些修改或者替换, 并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术 方案的范围, 其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。 0112 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已, 并不用以限制本发明, 凡在本发明的精 神和原则之内, 所作的任何修改、 等同替换、 改进等, 均应包含在本发明的保护范围之内。 说明书 7/7 页 10 CN 115618217 A 10 图1 说明书附图 1/2 页 11 CN 115618217 A 11 图2 说明书附图 2/2 页 12 CN 115618217 A 12 。

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