系统由异音异响自动检测系统软件、工业计算机、信号采集与控制模块、夹具和传感器组成。系统软件实现序列控制、异音异响信号自动采集、分析和判断功能。异音信号采集与控制模块完成异音异响信号的模数转换、以及完成系统与外界的交互控制功能。夹具实现被测物的安装，以及传感器的合理安装的功能。系统特点•生产线自动化测试•声学和振动测试方式**可选•标准接口支持集成于复杂的产线/产线终端测试系统•***可视化分析界面•序列测试方式，一次完成多个工况测试常见被测产品（1）汽车零部件：各类小风扇、各类电机、齿轮箱等（2）家用电器：洗衣机、抽油烟机、风扇等盈蓓德科技开发德异音检测模块根据每个音源信号检测散热风扇是否存在异音。温州稳定异响检测
本系统应用于电动汽车驱动电机工作状态的异音异响测试。用于生产线终检阶段，对表现出特定阶次的噪声、振动信号超出阈值等问题的产品进行筛选。系统由异音异响自动检测系统软件、工业计算机、ANT-0008型信号采集与控制模块、转速传感器、声压传感器和加速度传感器组成。系统软件实现序列控制、异音异响信号自动采集、分析和判断功能。异音信号采集与控制模块完成异音异响信号的模数转换、以及完成系统与外界的交互控制功能。夹具实现被测物的安装，以及传感器的合理安装的功能。常州EOL异响检测检测技术异响检测系统对采集的信号进行滤波、去噪、时域分析、频域分析、谐波分析、共振分析等处理。
一种电机异音异响的检测方法,包括以下步骤:第一步:将电机处于空载状态下进行音频采集;第二步:将所采集到的电机的时域音频信号经过傅立叶变换转换为频域波形;第三步:判断是否存在异音,具体是:若电机的正常频域范围的比较高值外存在波形,则表明此电机存在异音;若电机的正常频域范围的比较高值外不存在波形,则表明此电机不存在异音.本发明包括对空载电机的音频采集,将音频信号转换为频域波形以及判断是否存在异音三个步骤,方法精简,操作方便,适合***使用;通过判断电机的正常频域范围的比较高值外是否存在波形而确定电机是否存在异音,克服了现有因采用主观听力辨别而存在的偏差,对电机的异音判断精细度高。
在异音检测领域，异常声音指标呈现指数分布，常规的正态分布方法在此场景中不适用。在工业现场，通常是建立静音房用于屏蔽环境噪声，在静音房内人耳听测， 速度慢、准确度低、工人间体差异大、经验难复制、无法保存数据。 本系统旨在利用大数据和人工智能技术实现旋转部件异音检测自动化，解决人工检测无法准确、可靠识别异音的痛点， 助力精益制造、智能制造的升级。声学异音异响智能检测系统智能硬件系统高隔声量隔声箱–检测环境，提高信噪比工业级麦克风或麦克风阵列–提高采样精度及特征维度智能分析设备–承载模型及算法的硬件平台，集成各种通信和串口等上位机–输入监测数据、显示检测结果的工作界面智能软件系统智能软件系统以特征提取、模型建立和优化算法为基础。不仅可形成企业产品的声学数据库，还可以进行大数据分析，帮助企业完善产品质量控制和指导产品研发。盈蓓德科技的测试系统开发人员具备专业知识和实践经验，能够准确地识别、分析和解决各种噪声和异响问题。
家电异音异响检测可以按照下图所示的技术途径来实施。按照机器学习的要求，通过传声器和信号采集系统进行声信号样本采集，需要注意的是采集得到的声信号既包含家电的运转声，也包括生产线的环境噪声。采用现有成熟的多种信号处理方法对所测声信号进行预处理，通过分析比较和尝试，组成比较好的信号特征向量，该向量应该能够很大程度反映家电状态信号，同时抑制环境噪声。常用的信号特征提取方法一般包括时域、频域和时频域三类，时域的典型特征有短时能量和过零率；频域的特征种类繁多，有各种谱分析方法、线性预测系数以及梅尔频率倒谱系数等；时频特征包含短时傅里叶谱和小波谱，时频特征会带来较大的计算量，但却更能完整***地描述音频信号。人工智能和机器学习方法在噪声与异响识别检测和判定中得到了广泛应用。温州EOL异响检测系统供应商
电动汽车驱动电机工作状态的异音异响测试。用于生产线终检EOL阶段。温州稳定异响检测
经过多年的实践，人们已经发现了声压级和频谱等在异音异响检测中的缺陷，找到了异音的本质，并在电声测试领域中灵活运用，解决了诸多难题。正在工程师们以为异音检测的大厦已然建成时，天空中却幽幽飘来几朵乌云。乌云背后隐藏的，竟又是一个个阴暗的异音世界。这些层出不穷的异音各有特色，几乎找不出共同点。比如，某**吸尘器制造商希望他们的直流电机不发出任何恼人声音的同时，还要做到即关即止，这意味着电机断电后声音也要做到“戛然而止”；某叉车变速箱制造商希望取代传统的人工听诊器听音，让仪器客观判断装配完毕的变速箱运行是否“顺滑”；某汽车刹车盘制造商一直通过工人敲击听音，检查盘片是否存在空腔等缺陷，他们觉得人工听音的效果因人而异，难以统一标准。温州稳定异响检测
