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龙图腾网获悉常安集团有限公司申请的专利一种充电桩降噪系统及其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：CN120853544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511088901.5，技术领域涉及：G10K11/178；该发明授权一种充电桩降噪系统及其方法是由包小娇;刘奇;陈静;叶少游设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种充电桩降噪系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种充电桩降噪方法和系统，旨在解决充电桩复合噪音在开放空间中的降噪难题。方法包括：通过多通道麦克风阵列采集冷却系统风扇宽频噪音、变压器振动噪音等复合信号，同步采集温度、气流、障碍物状态等环境数据；对噪音信号预处理并与量化的声学路径特征融合为输入矩阵；输入优化的RNN‑GRU模型生成反相声波，模型采用双模式架构，结合迁移学习、域适应及声学路径预判优化；通过多频段扬声器输出反相声波，基于残留噪音的频域加权均方误差动态调整参数。本发明能精准捕捉复合噪音，适应环境变化，平衡泛化性与实时性，满足充电桩的低噪音运行需求。

本发明授权一种充电桩降噪系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种充电桩降噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 1通过多通道麦克风阵列采集充电桩运行时的复合噪音信号，所述复合噪音信号包括：冷却系统风扇的宽频噪音、变压器振动噪音、功率模块开关噪声，同时通过环境传感器采集环境数据，所述环境数据包括温度、湿度及气流速度参数，并通过定位模块实时监测预设范围内障碍物移动状态； 2对所述复合噪音信号进行时域标准化处理、分帧处理和数据增强，所述数据增强包括加性高斯白噪声注入与时域随机偏移，转换为时间序列数据；将所述环境数据量化为声学路径特征向量，与时间序列数据通过通道拼接融合形成输入矩阵； 3将所述输入矩阵输入优化的RNN-GRU模型，生成反相声波信号；所述RNN-GRU模型优化包括：模型输入层嵌入声学路径特征，GRU层同步学习噪音时序特征与声学路径特征的关联，通过时延估计网络预判噪声传播的时间延迟和相位变化，并对生成的反相声波进行预先补偿； 4通过多频段定向扬声器阵列输出所述反相声波信号； 5通过误差麦克风采集残留噪音，计算频域加权均方误差，并结合实时环境数据更新声学路径模型，动态调整反相声波的输出时序、幅值及相位，确保反相声波生成延迟在预设范围内； 其中，步骤2中，将所述环境数据量化为声学路径特征向量包括： 将气流速度参数转化为声学折射修正项： δair=kv·vair·cosθ 其中，kv为气流-声学耦合系数，取值0.12 sm，vair为实时气流速度，θ为气流方向与主声轴方向的夹角； 将环境数据量化为声学路径特征向量Pτ=[v,d,H,δair]T，其中，τ为当前时刻，d为障碍物距离，H为湿度，T为矩阵维度，声速v=331.4+0.6t，t为温度。

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