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南京NVH異響檢測技術

來源: 發布時間:2024-06-25

家電異音異響檢測系統的架構,系統由硬件和軟件兩部分共同組成了一個不可分割的整體,硬件部分包括測量環境、傳感器、采集系統和判別系統,測量環境可以是基本不做改動的原始生產線,也可以是在生產線上設計添加的簡易隔聲或吸聲空間,測量環境的考慮重點是如何減少生產線環境噪聲的影響。傳感器和采集系統一般要求滿足可聽聲頻帶的采樣要求,對系統的量化精度要求至少采用16位采集系統,能達到24位更好。判別系統一般是采集系統和計算機的結合體,計算機上運行的軟件是信號特征提取算法和機器學習模型。軟件部分中的信號測量分析模塊主要完成信號的采集和保存,應用信號處理技術,特征提取模塊抽取聲信號樣本特征,構建特征向量和機器學習數據集。機器學習模塊實現各種機器學習算法,在特征向量數據集的基礎上,完成訓練、驗證和測試等環節,**終獲得異音判別參數,過程中還包括特征向量和機器學習模型參數的選擇與優化。異音測試系統(ANT)是專門為電機類產品、汽車零部件等產品生產線設計研發的。南京NVH異響檢測技術

南京NVH異響檢測技術,異響檢測

本系統應用于電動汽車驅動電機工作狀態的異音測試。用于生產線終檢階段,對表現出特定階次的噪聲、振動信號超出閾值等問題的產品進行篩選。系統由異音異響自動檢測系統軟件、工業計算機、ANT-0008型信號采集與控制模塊、轉速傳感器、聲壓傳感器和加速度傳感器組成。系統軟件實現序列控制、異音異響信號自動采集、分析和判斷功能。異音信號采集與控制模塊完成異音異響信號的模數轉換、以及完成系統與外界的交互控制功能。夾具實現被測物的安裝,以及傳感器的合理安裝的功能。常見被測產品:電動汽車驅動電機異音異響測試。常州專業異響檢測供應商家異音異響自動化檢測系統構成包含傳感器,麥克風或加速度傳感器;數據采集卡;信號數據傳輸線等。

南京NVH異響檢測技術,異響檢測

電機異響檢測方法。聽診棒診斷:可以使用聽診棒接觸電機表面,通過聽電機運行時的聲音來判斷是否存在故障。如果聽到“嗡嗡”聲或“喀喀”聲,可能是電機過載或軸承缺油等故障,如果聽到“咝咝”聲或“噼啪”聲,可能是電機絕緣不良或線圈接觸不良等故障。耳聽診斷:通過耳朵直接聽電機運行時的聲音來判斷是否存在故障。如果聽到均勻無雜音的“嗡嗡”聲,說明電機運行正常。如果聽到“嗡嗡”聲非常大或者時高時低,可能是超負荷運轉、三相電流不平衡或斷相運轉所引起的。如果聽到“嚓嚓”的碰撞聲,可能是定子與轉子相擦。觀察外觀:通過觀察電機的外觀來判斷是否存在故障。如果電機表面有明顯的發熱或變色,可能是電機過載或軸承缺油等故障。如果電機表面有漏油的痕跡,可能是電機內部的密封件損壞或老化所引起的。檢查電源:通過檢查電源是否正常來判斷是否存在故障。如果電源電壓過低或過高,可能是電源線路或電源設備的問題。檢查負載:通過檢查負載是否正常來判斷是否存在故障。如果負載過大或過小,可能是負載設備的問題。

電機異響異音檢測系統軟件融合先進算法和多年現場測試經驗,準確率高、速度快、UI界面易用。選用進口機箱和數據采集硬件。保證數據采集的高精度和設備運行的穩定性。統軟件針對不同類型的異音,可設置針對性的濾波器組合和分析參數,從而保證對各種類型的異音都能進行比較好的檢測.支持創建測試序列,一次完成多種狀態的測試。序列中的每一個測試項,都可進行單獨的參數設置。設置參數:測試項開始條件、分析方法、分析參數、判斷范圍及閾值等。開始條件:預設等待時間、數字IO狀態變化分析方法:異音檢測、聲壓級檢測、聲音/振動頻率檢測、自動統計故障信息。測試結果保存在本地,同時上傳工廠管理系統。異音異響也可以有效反映出零部件的關鍵故障。適用于批量生產場合的測試系統是十分必要的。

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人工智能和機器學習方法在噪聲與異響識別判定中得到了廣泛應用。通過訓練深度學習模型,例如卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN),可以實現對噪聲和異響的自動識別和分類。這些方法可以處理大量數據,具有較高的準確性和魯棒性。提供在批量生產過程中進行噪音、異響、異音聲學質量分析和振動測試一站式解決方案,可以實現各種機械組件的快速、可靠和徹底的噪聲、振動測試。從生產線終端顯示:通過/失敗,以及相關測試指標情況,并將所有測試內容記錄,提供可溯源的數據,以發現不必要噪聲、振動根本原因,并對其進行消除或減輕。顯著提高生產線產量和成本效益。盈蓓德科技提供一種風扇異音檢測方法及風扇異音檢測系統,應用于測試技術領域。紹興性能異響檢測公司

異音異響檢測系統可以幫助識別電機馬達中的機械故障,如軸承的磨損、齒輪的問題或者其他運轉部件的異常。南京NVH異響檢測技術

異響檢測ANT根據信號特征向量將聲信號樣本轉化為數據集,數據集包括訓練集、驗證集和測試集。選擇合適的機器學習模型,將數據集應用于機器學習模型進行訓練、驗證和測試,通過多次循環,通過優化分析,在數據集的基礎上,獲取機器學習面向具體工程問題的比較好參數,包括比較好的特征向量、機器學習算法和異音檢測法則,這幾個環節可能需要多次循環才能得到比較好的參數組合。***,機器學習得到的分類法需要導入異音在線檢測系統,在實際的生產線上進行運行調試,**終在生產線上完成部署。南京NVH異響檢測技術

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