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(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），可以實現(xiàn)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(shù)據(jù)，具有較高的準確性和魯棒性。提供在批量生產(chǎn)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(xiàn)各種機械組件的快速、可靠和徹底的噪聲、振動測試。從生產(chǎn)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(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)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(chǎn)線產(chǎn)量和成本效益。電機異響檢測系統(tǒng)需要噪聲、振動多通道測量支持。系統(tǒng)需要配置多個傳感器。南京汽車異響檢測系統(tǒng)

一、電機噪音異響成因電機噪音產(chǎn)生的原因有很多，其中包括電機內部磨損、機械結構不良、電磁干擾、風扇噪聲等。這些因素都會導致電機振動，進而產(chǎn)生噪音。二、聲音分貝檢測法聲音分貝檢測法是一種常見的電機噪音檢測方法。通過使用聲級計，可以測量電機噪音的大小。這種方法的優(yōu)點是非常簡單易行，并且可以直接測量噪音的強度，但其缺點也非常明顯，即不能檢測出具體的噪音頻率和相位信息。三、頻率分析法頻率分析法是一種常見的電機噪音檢測方法，其原理是通過快速傅里葉變換（FFT）對電機的聲音信號進行頻率分析，以便在頻域上獲得噪音的頻率分布情況。這種方法可以有效地檢測噪音的頻率信息，但相對而言其對于噪音相位信息的檢測能力要弱一些。南京汽車異響檢測系統(tǒng)提高散熱風扇在不同的旋轉角度下采集到的音源信號一致性，從而提高散熱風扇的異音檢測結果準確性。

技術局限性：目前的聲學檢測技術雖然能夠精確識別異響，但可能對于某些特定類型的異響或微小聲音的檢測仍存在局限性。技術可能無法完全替代人耳在某些特定場景下的主觀感知能力。依賴算法和數(shù)據(jù)處理：先進的聲學檢測技術通常依賴于復雜的算法和數(shù)據(jù)處理技術，需要專業(yè)的技術人員進行操作和維護。如果算法或數(shù)據(jù)處理出現(xiàn)錯誤或偏差，可能會影響檢測結果的準確性。長期使用的潛在問題：長時間使用這些設備可能需要進行校準和維護，以確保其持續(xù)準確工作。某些設備可能存在磨損或老化的問題，需要定期更換或維修。

本系統(tǒng)應用于電動汽車驅動電機工作狀態(tài)的異音測試。用于生產(chǎn)線終檢階段，對表現(xiàn)出特定階次的噪聲、振動信號超出閾值等問題的產(chǎn)品進行篩選。系統(tǒng)由異音異響自動檢測系統(tǒng)軟件、工業(yè)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(tǒng)軟件實現(xiàn)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(shù)轉換、以及完成系統(tǒng)與外界的交互控制功能。夾具實現(xiàn)被測物的安裝，以及傳感器的合理安裝的功能。常見被測產(chǎn)品：電動汽車驅動電機異音異響測試。時域、頻域異音智能化檢測系統(tǒng)可測量測試產(chǎn)品的A/C/Z計權聲壓級,也可直接測量聲功率，以及時域頻域等。

即使電機處于穩(wěn)定運轉的狀態(tài)下，電機的瞬間轉速仍然會出現(xiàn)一定程度的波動。當這種波動現(xiàn)象的頻率比較低時，常常給人帶來很差的主觀感受。因此，在試驗中需要測檢測電機轉速。當被測電機較小或其他原因不方便直接測試轉速時，也可采用振動噪聲信號提取出轉速。PULSELabshop和BKConnect均具有轉速自動提取功能，其中PULSELabshop支持在線實時轉速提取。以下圖左側圖形為例，由于電機轉速的波動，導致電機振動的頻率出現(xiàn)明顯的周期變化，這種頻率的周期變化與轉速的周期變化存在線性等比關系，所以可以利用這些振動頻譜，提取轉速數(shù)據(jù)。下圖右側圖形的結果，即為左側數(shù)據(jù)提取出來的轉速數(shù)據(jù)。異響檢測系統(tǒng)對采集的信號進行濾波、去噪、時域分析、頻域分析、諧波分析、共振分析等處理。南通NVH異響檢測介紹

系統(tǒng)噪聲異音測試包含汽車HUD抬頭顯示、汽車電動后視鏡、汽車電動車窗、汽車電動座椅、汽車方向盤等。南京汽車異響檢測系統(tǒng)

隨著工業(yè)生產(chǎn)的不斷發(fā)展，電機在各類生產(chǎn)線中扮演著重要的角色。然而，由于各種原因，電機異音異響問題成為困擾制造業(yè)的一大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的檢測方法在及時性和準確性上難以滿足當今***標準的需求。在這一背景下，智能檢測技術的出現(xiàn)為電機異音異響問題的檢測提供了全新的解決方案。電機異音異響的本質：電機異音異響是指電機在運行過程中產(chǎn)生的不尋常的聲音，這可能是由于電機內部零部件的磨損、不良裝配或其他問題引起的。這些異常聲音不僅會影響電機的正常運行，還可能導致設備損壞，降低整體生產(chǎn)效率。南京汽車異響檢測系統(tǒng)