汽车传动系统耐久性试验的主要目的是，在试验台上模拟传动系统在整车上将承受的载荷工况，对传动系统中的齿轮、轴承、同步器等关键零部件进行耐久性测试，验证产品是否能够满足设计目标，属于通过性试验，因此所有企业都会配备。耐久性试验台主要包括整箱综合耐久性试验台和同步器耐久性试验台。整箱综合耐久性试验台主要针对齿轮、轴承耐久性进行测试，同时可以进行效率、密封、温度特性及高速高温等试验。结构形式分为机械封闭式和电封闭式两大类。机械封闭的试验台，为实现机械上的封闭，需要两个被试件同时测试，两个被试件可能会互相干扰，因此目前已很少采用。在汽车行业，为保证试验结果的可靠性，传动系统整箱综合耐久试验台一般均采用双电动机或三电动机的电封闭形式，对于普通转速条件下的变速器及驱动桥耐久性试验台，国内已完全具备研制能力。目前，国内有待发展的总成耐久性试验台，主要是用于新能源汽车减/变速器和总成的高转速试验台，一般转速要求在15000r/min以上，因此提高了整个试验台研制难度。在新能源汽车快速发展的推动下，国内已有部分科研院所开始了新能源汽车减/变速器总成试验台的研制，并少量投入使用。氧传感器性能测试台架可以对汽车用窄域/宽域氧传感器各关键指标进行全自动测试。徐州旋转机械测试系统
NVH是噪声、振动与声振粗糙度（Noise、Vibration、Harshness）的简写，汽车NVH性能是评价整车性能重要指标之一。车辆中有许多噪音源：发动机曾被认为是汽车主要的噪音源，因此NVH研究多用来降低发动机和动力总成产生的噪声和振动。经过多年的改进和发展，动力系统的噪音水平已降低。此消彼长下，其他噪音源（如路噪、风噪、胎噪）已变得非常凸显。变速箱的NVH作为NVH的研究内容之一，具有重要的意义。变速箱的噪声频率在200Hz至5000Hz之间，是驾驶者非常敏感的噪声区间。并且随着传输负载和速度的提高，变速箱产生的噪声比其他类型的噪声更明显。因此，变速箱噪声和振动的改变对整个车辆的NVH问题有很大的影响。在某种程度上，减少变速箱的噪音和振动可以同时帮助改善车辆的声振粗糙度。正常情况下，变速箱的振动是由于啮合力的波动和齿轮轴中心距离在允许范围内产生偏差等引起的。如果齿轮或轴承发生故障，将产生冲击载荷，振动信号将产生瞬态变化。因此在整个测试过程中，应选择合适的位置固定三向加速度传感器，以获取传动装置的振动信号。上海变速箱测试数据NVH测试可以帮助汽车制造商解决汽车制造质量的一个综合性问题，提高汽车的各项环保性能。
随着汽车产业的快速发展，带来的环境污染问题日益严重,国家出台更严苛的尾气排放法规以保证环境质量,其中氧传感器是汽车尾气排放控制中关键的零部件之一。现在国内的氧传感器制造商基本停留于四线的开关型氧传感器生产研发中,而且传感器质量与国外产品还有一定差距。为此,生产企业需要对传感器动静态特性进行检验。本课题研发了能检测氧传感器加热电流、传感器阻抗等静态特性以及检测氧传感器开关特性、启动时间等动态特性的测试台。通过将待测传感器的实验值与企业标准值进行对比,帮助国内汽车零部件企业进一步提升自己产品的竞争力。本文主要针对开关型的浓差电压型传感器进行测试台架的研发。根据企业需求,通过分析氧传感器的工作原理和输出特性,制定对应的动态特性实验的测试方案。考虑需要满足系统响应快和模拟工况真实等条件。测试台架的工作原理是上位机根据特定的实验发送需求的空燃比指令给ECU。ECU通过获取宽域氧传感器的输出信号进行闭环控制,确保实际空燃比曲线能够较好地需求空燃比曲线。同时采集待测传感器的输出电压,并对其进行分析计算,从而判断传感器质量。
NVH是噪声、振动与声振粗糙度（Noise、Vibration、Harshness）的简写，汽车NVH性能是评价整车性能重要指标之一。车辆中有许多噪音源，其中发动机曾被认为是主要的噪音源，因此NVH研究多用来降低发动机和动力总成产生的噪声和振动。经过多年的改进和发展，动力系统的噪音水平已降低。此消彼长下，其他噪音源（如路噪、风噪、胎噪）已变得非常凸显。变速箱的NVH作为NVH的研究内容之一，具有重要的意义。变速箱的噪声频率在200Hz至5000Hz之间，是驾驶者非常敏感的噪声区间。并且随着传输负载和速度的提高，变速箱产生的噪声比其他类型的噪声更明显。因此，变速箱噪声和振动的改变对整个车辆的NVH问题有很大的影响。在某种程度上，减少变速箱的噪音和振动可以同时帮助改善车辆的声振粗糙度。正常情况下，变速箱的振动是由于啮合力的波动和齿轮轴中心距离在允许范围内产生偏差等引起的。如果齿轮或轴承发生故障，将产生冲击载荷，振动信号将产生瞬态变化。因此在整个测试过程中，应选择合适的位置固定三向加速度传感器，以获取传动装置的振动信号。氧传感器性能测试台架依据相关国家和行业标准，对窄域/宽域氧传感器的各关键指标进行全自动测试。
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手机微电机在线自动分拣系统。该系统解决了在电机生产线上进行高效检测的难题。精细高效的采集微型马达工作时的声音信号，然后通过声音分析算法进行质量特征值的提取，能够与现有的人工检测进行比对和分析，将以往人工检测形成的数据集标签，结合深度学习算法进行良品与次品的分类。并且由于微电机每天的生产数量都在几千万台，很适合使用深度学习等机器学习方法，因此通过机器学习方法，对大量电机特征数据（特别是故障电机）进行分析处理，对测试电机进行良品检测和分类，准确率达到95%以上。 徐州旋转机械测试系统
