测试基本参数
  • 品牌
  • 盈蓓德,西门子
  • 型号
  • EBD-001
测试企业商机

用于EOL测试的测试台架,通过在测试平台上设置测试工位和负载工位,测试工位上设置外部被测电驱动系统,负载工位上设置负载电机,并且设置一连接轴,该连接轴的端直接插入外部被测电驱动系统内与差速器行星齿轮销连接,连接轴的第二端则与负载电机的输出轴连接,由连接轴直接将外部被测电驱动系统的输出扭矩通过差速器行星齿轮销传递至负载电机,从而实现了电机与齿轮箱测试的单负载电机策略,相比于现有的EOL台架测试减少了一个负载电机,有效节约了空间布局•也降低了设备维护的经济和时效成本,解决了现有,测试台架占据空间较大的问题。非标传感器测试需要对传感器的安装和调试过程进行验证。宁波混合动力系统测试公司

宁波混合动力系统测试公司,测试

集成式电动车桥试验台架结构以及试验方法根据集成式电动车桥目前的结构以及试验需求来分类,其耐久台架试验可以分为动力总成型、集成式电动车桥耐久试验以及集成式电动车桥耐久试验。动力总成型集成式电动车桥耐久试验动力总成型集成式电动车桥耐久试验是将电动车桥与所匹配的电机安装在一起构成一个动力总成,将这个动力总成安装在试验台架上,其台架结构形式是电动车桥的输出端与加载系统(应含转矩、转速传感器)进行连接,并配置动力总成所需的控制器、控制系统、电源模拟器、冷却系统等。

按照给定的试验工况开机试验,并进行试验数据的测量和采集;试验结束后整理采集的数据并拆解样品以确定试验后样品状态。选用该结构形式的试验台架对集成式电动车桥进行耐久测试时,首先要确定试验工况。目前为止应用道路工况主要包括:欧洲行驶工况NEDC、美国行驶工况USDC、日本行驶工况JDC以及中国城市公交工况。 嘉兴EOL测试数据非标传感器测试需要对传感器的远程故障模式纠正和改进能力进行验证。

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为了验证驱动装置的耐久性,在功能试验台架和滚筒试验台架上对驱动装置进行一百多个小时的试验。在道路试验中执行量产整车的使用寿命试验。通过长途试驾试验动力总成及其零部件的耐久性,试验里程通常超过几百万公里。通过初期耐久性试验,可确保和延长驱动装置的使用寿命。

为确定和优化动力传动系统或动力总成零部件的疲劳强度和磨损情况,在试验台上以指定的过大应力在短时间内确定动力总成的单个零部件、装配件乃至整个变速箱的使用寿命。由此得出的损坏形式应与客户使用情况类似的车辆使用寿命。吉孚动力能够在自有试验台上开展适当的检查程序和试验,包括使用纯电动和内燃机。在试验周期内模拟真实静态和动态操作。试验台可满足乘用车、商用车、运行作业列车或高速列车的要求。

    汽车中使用的执行器是将动力源和机械零件组合起来,进行机械操作的装置,比如电机(电动机)就是其中的一种。使用执行器可以自由控制在操作时施加的力和速度、角度等,因此可以说,执行器的性能直接影响汽车的稳定运行。如何快速准确的进行执行器下线测试成为产品质量提升的关键。出于节省成本和提升产品质量的需求,某执行器生产企业委托”盈蓓德“在已有的执行器下线测试台架上进行改造,提升产品的质量检测速度和准确度。”盈蓓德“通过植入倍频响度算法,并将振动数据和多种算法进行组合分析,基于已有黄金样件的异响特征,建立自动异音判定能力,*终实现OK/NG产品的清晰快速的分辨和全自动的异音检测。整个开发改造过程按照以下步骤进行:第一步:整改原测试台的机构,确保正确的振动数据采集方式第二步:根据甲方提供的黄金样件,建立相应的异音判定算法(黑盒方式提供。非标传感器测试需要对传感器的抗干扰能力进行评估。

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针对传统汽车电动燃油泵手工检测操作不便,数据精度、效率低等问题,以某款汽车燃油泵为研究对象,研制一种基于LabVIEW环境和数据采集卡的汽车电动燃油泵性能测试系统。该系统通过NI—USB6210数据采集卡采集燃油压力、燃油流量、油泵工作电压和工作电流等参数,以LabVIEW编制的上位机界面实现控制参数的设定、油泵性能评价、数据显示、存储、历史记录查询等功能。实验结果表明,该系统的测试时问较传统检测方法缩短了90%,燃油泵性能的测试精度和检测效率均有大幅提高。电动燃油泵是汽车发动机燃油供给系统中的关键部件,其作用是提供足够的燃油压力和流量,满足发动机各种工况对燃油的要求。

燃油泵性能的好坏直接影响发动机的工作性能,因而必须对燃油泵的输油性能进行检测。目前,国内电动燃油泵的种类较多,但性能检测技术却相对落后,主要采用人工读表检测和真空度法。人工手动检测法的测量精度差、效率低、稳定性不高,不适合电动燃油泵大批量生产检测。而真空度法缺点是燃油泵容易过热损. 非标传感器测试需要对传感器的数据采集和处理能力进行评估。常州耐久测试

非标传感器测试需要对传感器的电磁兼容性进行评估。宁波混合动力系统测试公司

    C、特征提取:从预处理后的声音信号中提取特征参数,如频率、能量、时域统计特征等。这些特征参数有助于准确识别和分析异响问题。D、异响识别:利用机器学习、深度学习等技术对提取的特征参数进行分析,识别出异常声音的类型和来源。这一步骤可能涉及训练模型、优化算法等工作。E、异响判定:根据识别结果,对异常声音进行评估和判断,进行OK与NG结果判定。异音异响检测技术的应用异音异响检测技术在工业制造领域有着范围广的应用,如汽车制造、家电制造、电子设备制造等。通过对产品的声学性能进行分析、精确的检测,企业可以及时发现并解决潜在的质量问题,从而提高产品品质和用户满意度。以下是异音异响检测技术在不同行业的具体应用:a)汽车制造:异音异响检测在汽车制造领域具有重要意义,因为汽车的声学性能直接影响驾驶者和乘客的舒适度。检测过程涉及发动机、悬挂系统、底盘、制动系统等多个关键部件,旨在确保汽车在各种工况下均具有良好的声学性能。b)家电制造:在家电领域,异音异响检测主要应用于冰箱、洗衣机、空调等设备。通过对关键部件(如压缩机、电机)的声学性能进行检测,制造商可以优化产品设计,降低运行噪音,提升用户体验。宁波混合动力系统测试公司

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