機(jī)械設(shè)備及產(chǎn)品發(fā)出的聲音、異音、噪音信號(hào)能夠有效表征其運(yùn)行狀態(tài)，若出現(xiàn)異音異響，則表明其機(jī)械設(shè)備及產(chǎn)品存在故障或質(zhì)量缺陷。目前機(jī)械設(shè)備及產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)和故障診斷大多采用人工聽(tīng)診的方法，存在誤判率高、效率低下以及生產(chǎn)成本日益增加的問(wèn)題。本成果專(zhuān)注于工業(yè)聲學(xué)大數(shù)據(jù)在智能制造領(lǐng)域應(yīng)用，開(kāi)發(fā)工業(yè)智能聽(tīng)診系統(tǒng)，其利用聲學(xué)傳感器在線采集機(jī)械設(shè)備及產(chǎn)品信號(hào)，依據(jù)專(zhuān)業(yè)聲學(xué)分析方法，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可替代人工完成產(chǎn)品異音異響下線檢測(cè)及關(guān)鍵設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)。異音異響檢測(cè)設(shè)備能夠幫助您提升產(chǎn)品的聲音品質(zhì)，增強(qiáng)用戶(hù)體驗(yàn)和滿(mǎn)意度。上海動(dòng)力設(shè)備異響檢測(cè)咨詢(xún)報(bào)價(jià)

傳感器部署：在生產(chǎn)線的關(guān)鍵工位和測(cè)試站點(diǎn)部署高靈敏度的傳感器，如麥克風(fēng)用于捕捉聲音信號(hào)，振動(dòng)傳感器和加速度計(jì)用于捕捉振動(dòng)信號(hào)。確保傳感器的布置能夠***、多層次地捕捉產(chǎn)品在工作過(guò)程中的微小聲音和振動(dòng)信號(hào)。數(shù)據(jù)采集：通過(guò)數(shù)據(jù)采集設(shè)備實(shí)時(shí)收集傳感器捕捉到的聲音和振動(dòng)信號(hào)。需要注意的是，采集到的數(shù)據(jù)可能包含產(chǎn)品的正常工作聲音以及生產(chǎn)線的環(huán)境噪聲，因此需要進(jìn)行預(yù)處理以抑制環(huán)境噪聲的干擾。信號(hào)處理與特征提?。翰捎脭?shù)字信號(hào)處理技術(shù)對(duì)采集到的聲音和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，如濾波、降噪等。通過(guò)特征提取方法（如時(shí)域分析、頻域分析、時(shí)頻域分析等）從預(yù)處理后的信號(hào)中提取出能夠反映產(chǎn)品狀態(tài)的特征向量。上海NVH異響檢測(cè)控制策略使用計(jì)算機(jī)模擬電動(dòng)汽車(chē)在各種工況下的運(yùn)行，并通過(guò)相應(yīng)的軟件對(duì)電動(dòng)汽車(chē)的聲音進(jìn)行異響分析和測(cè)量。

異音異響EOL下線檢測(cè)系統(tǒng)，尤其是在多產(chǎn)線，大量測(cè)試中出現(xiàn)的產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題或是臺(tái)架控制問(wèn)題，利用多種多樣的統(tǒng)計(jì)學(xué)工具比如箱型圖進(jìn)行快速分析，定位和解決，以對(duì)產(chǎn)線生產(chǎn)影響降到比較低單值的趨勢(shì)預(yù)測(cè)可以對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量變化進(jìn)行預(yù)警。單值的歷史數(shù)據(jù)回顧可以對(duì)產(chǎn)品不同批次的變化進(jìn)行總結(jié)和問(wèn)題定位通過(guò)將生產(chǎn)線下線聲學(xué)測(cè)試的結(jié)果與生產(chǎn)加工過(guò)程中獲得的加工參數(shù)相關(guān)聯(lián)，可以揭示出存在于生產(chǎn)中的根本原因，甚至提供相應(yīng)齒輪加工機(jī)器維護(hù)預(yù)警。擁抱未來(lái)當(dāng)聲學(xué)、異音、nvh下線檢測(cè)系統(tǒng)集成了云服務(wù)器功能之后，還可實(shí)現(xiàn)跨工廠，跨地域，跨部門(mén)的生產(chǎn)分析和協(xié)同工作。

異音異響檢測(cè)的**原理是通過(guò)聲學(xué)傳感器（如麥克風(fēng)）捕捉產(chǎn)品運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的聲音信號(hào)，然后對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行頻譜分析、時(shí)域分析等處理，以便識(shí)別出異常聲音。具體的檢測(cè)方法包括：信號(hào)采集：通過(guò)聲學(xué)傳感器收集產(chǎn)品或設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的聲音信號(hào)。數(shù)據(jù)采集需要在恰當(dāng)?shù)奈恢煤蜅l件下進(jìn)行，以保證獲得準(zhǔn)確且具有代表性的聲音數(shù)據(jù)。預(yù)處理：對(duì)收集到的聲音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，如濾波、降噪等，以去除不相關(guān)的干擾信號(hào)，提高信號(hào)質(zhì)量。特征提?。簭念A(yù)處理后的聲音信號(hào)中提取特征參數(shù)，如頻率、能量、時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征等。這些特征參數(shù)有助于準(zhǔn)確識(shí)別和分析異響問(wèn)題。將整車(chē)測(cè)試、噪音測(cè)試、異音測(cè)試的下線生產(chǎn)大數(shù)據(jù)自學(xué)習(xí)的極限值相結(jié)合，可以篩選出導(dǎo)致客戶(hù)投訴的產(chǎn)品。

可以用耳朵靠近設(shè)備，或者使用聽(tīng)診器等工具進(jìn)行檢測(cè)。這種方法對(duì)于一些明顯的異響問(wèn)題比較有效，但對(duì)于一些輕微的異音可能不太敏感。振動(dòng)法：通過(guò)檢測(cè)產(chǎn)品或設(shè)備的振動(dòng)情況來(lái)判斷是否存在異音問(wèn)題?？梢允褂谜駝?dòng)傳感器等設(shè)備進(jìn)行檢測(cè)。振動(dòng)法可以發(fā)現(xiàn)一些隱蔽的故障，但需要專(zhuān)業(yè)設(shè)備和技術(shù)支持。紅外熱像法：通過(guò)紅外熱像儀檢測(cè)產(chǎn)品或設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的溫度變化，判斷是否存在異常情況。這種方法可以發(fā)現(xiàn)一些電氣故障引起的異音問(wèn)題，但同樣需要專(zhuān)業(yè)設(shè)備和技術(shù)支持。異響異音問(wèn)題往往是產(chǎn)品品質(zhì)的絆腳石，會(huì)影響用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度，保障產(chǎn)品的品質(zhì)和聲學(xué)性能。上海產(chǎn)品質(zhì)量異響檢測(cè)數(shù)據(jù)

聲學(xué)、異音、nvh下線檢測(cè)系統(tǒng)集成了云服務(wù)器功能之后，還可實(shí)現(xiàn)跨工廠，跨地域部門(mén)的生產(chǎn)分析和協(xié)同工作。上海動(dòng)力設(shè)備異響檢測(cè)咨詢(xún)報(bào)價(jià)

異音、異響、NVH EOL下線檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了超越設(shè)備限制，在任意終端上分析和展示實(shí)時(shí)生產(chǎn)情況。同時(shí)每天產(chǎn)線上生成的海量數(shù)據(jù)無(wú)疑是比較好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)?？梢詾楫?dāng)下的技術(shù)變革提供了全新的可能性:生產(chǎn)下線檢測(cè)系統(tǒng)可以為機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析接入提供了端口和更加質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。擁抱未來(lái)當(dāng)聲學(xué)下線檢測(cè)系統(tǒng)集成了云服務(wù)器功能之后，還可實(shí)現(xiàn)跨工廠，跨地域，跨部門(mén)的生產(chǎn)分析和協(xié)同工作；實(shí)現(xiàn)了超越設(shè)備限制，在任意終端上分析和展示實(shí)時(shí)生產(chǎn)情況。同時(shí)每天產(chǎn)線上生成的海量數(shù)據(jù)無(wú)疑是比較好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。可以為當(dāng)下的技術(shù)變革提供了全新的可能性:生產(chǎn)下線檢測(cè)系統(tǒng)可以為機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析接入提供了端口和更加質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 上海動(dòng)力設(shè)備異響檢測(cè)咨詢(xún)報(bào)價(jià)