设备在运转过程中,必然产生振动、噪声,噪声、振动的特征间接反应了设备的运转状态。传统的测量仪器测量设备的噪声、振动总值,从总量级上控制设备的振动、噪声不超标;许多异常件可能总值不超标,但存在异响或特殊的故障信号,频谱分析及各种特征提取方法越来越多的用到产品检测上。随着自动化流水线的发展需要,异音异响自动检测越来越引起人们的重视,成为保证产品质量、提升效率、提升市场竞争力的重要手段。本方案在对样品及样例录音的分析前提下,给出噪声、振动的频谱分析、并给出第三方软件的通信接口,实现产品的自动判断。并可根据需要,后续方便的添加新的测量通道或检测分析软件。异音检测设备是一套集静音环境箱、异音声学测量、数据处理和自动化控制为一体的异音智能检测系统。南京变速箱异响检测方案

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。无锡发动机异响检测联系方式电机异响异音系统软件不仅具有简洁明晰的测试结果显示,同时也具有专业的分析结果显示。

通用型异音异晌自动检测系统是专门为小型电机、 旋转类结构产品在生产线上进行异音异晌自动检测设计的自动化测试系统。 用于生产线终检阶段, 对表现出特定特征的噪声、 振动信号超出阔值等问题的产品进行筛选。音频测试系统由异音异响自动检测系统软件、 工业计算机、ANT-0002B型信号采集与控制模块、声压传感器、 振动传感器、 隔音箱和工业计算机组成。 系统软件实现序列控制、 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晌信号的模数转换、 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。
代替人耳检测异响的技术虽然带来了诸多便利和效率提升,但仍然存在一些缺点。以下是对这些缺点的分点表示和归纳:技术成本较高:引入先进的异响检测系统,声学成像仪、声学相机等设备,需要较高的投资成本,对于小型企业或预算有限的情况可能不太适用。**设备的维护和升级也需要额外成本。对环境要求较高:这些设备可能在特定的工业环境下工作效果比较好,但在其他复杂或恶劣的环境下可能受到限制。环境中的其他噪声和干扰可能会影响设备的检测精度。相位分析法相位分析法是一种重要的电机异响噪音检测方法,精确地测量噪音的相位信息,获得噪音的频率信息。

电动零部件通常包含驱动电机和执行机构等结构,它们在运行时可能会产生不同特性的异响。在对此类异响问题进行检测分析时,需要使用一些专门的参数对异响现象进行量化。HBK公司的BK Connect软件中包含多种客观参数计算功能,用户可以直接利用这些参数,也可以根据实际问题,借助MS Excel、MATLAB等其他工具,衍生出其他的参数。结合了一些实测数据和分析结果,对各种参数进行介绍,包括:•声压级(SPL)•心理声学参数:响度(Loudness)、尖锐度(Sharpness)、抖动度(FluctuationStrength)、粗糙度(Roughness)•调幅参数:调制(Modulation)、包络分析(Envelope)•纯音类参数:突出比(ProminenceRatio)、纯音比(Tone-to-noiseRatio)、音调(Tonality)•频谱参数:FFT、1/3倍频程(1/3Octave)、临界频带(CriticalBand)•统计参数:百分位数、百分位频率。盈蓓德开发的软件可用于汽车发动机、汽车电机等动力系统的噪声、异音测试/振动测试。嘉兴降噪异响检测系统
异音异响检测系统通过分析声音特征,有助于判断问题的根源。南京变速箱异响检测方案
随着机电自动化技术的进步,家电生产线中许多需要体力劳动的工位逐渐被机械手所代替,但仍有很多非体力工位还离不开人,比如视检和听检工位,不需要人的体力或操作,而要靠人的眼睛和耳朵来判断产品的某项指标是否品质合格,这样的工位就需要人工智能才能很好完成替代。在线异音异响检测可以说是人工智能技术在家电生产过程中的一个合适应用场景,但要想与家电生产流程真正无缝结合,真正替代人工声检,还需要解决很多技术和管理上的难题,技术难题包括产线节拍匹配、信号采集、环境噪声消除、训练样本选择、合适学习模型确定等,管理难题包括检测规范与标准的制定以及检测流程的重构等,解决这些难题的方法和思路将在后续详细深入讨论。南京变速箱异响检测方案