异音异响自动化检测系统适用于生产线检测产品噪声和异响，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。该系统为用户提供了一种**本底噪声的测试环境，基于心理声学模型的AI算法，能精细识别异响，与传统靠人工主观识别的方式相比，该系统提供了一种效率更高、更稳定可靠的客观测量及数据处理方式。 工业制造领域中的小型电动部件，在出厂时需要对噪音与异响进行检测是否达标，实现这个目的需要具备两个条件，其一，需要25分贝以下的检测环境（受限于常规的降噪技术，在嘈杂的制造生产线上非常难以实现），其二，需要精密程度到达类似于人耳微观听觉分辨能力的声学检测设备，异响检测系统需要解决的技术难题包括产线节拍匹配、信号采集、环境噪声消除、合适学习模型确定等。无锡EOL异响检测介绍
异音异响自动化检测系统功能A）声压级测量,声功率测量，时域、频域异音智能化检测系统可测量测试产品的A/C/Z计权声压级,也可直接测量声功率，以及时域频域等B）异音异响识别通过对样本数据进行特征提取分析，建立若干声学算法模型，设定特征阈值，精细识别异音异响，摆脱传统依赖人耳判断异响异音的方法。当数据样本足够时，可进行异音分类，为制造与研发提供数据支撑。C）人工智能基于心理声学模型，本系统可模拟人的学习可判断过程，通过特定的声学算法模型准确识别异音异响。D）数据统计针对阶段性的在线检测，本系统可统计分析检测数据，展现方式为折线图和柏拉图E）自动化/半自动化在线检测本系统可完美与自动化流水线接驳，实现无人化智能制造需求；也可选择半自动模式，灵活适应大部分生产线需求。F）其它辅助功能本系统还配置了视频实时监控，耳机监测抽检，扫码等功能。杭州状态异响检测台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。
家电异音异响检测系统的架构，系统由硬件和软件两部分共同组成了一个不可分割的整体，硬件部分包括测量环境、传感器、采集系统和判别系统，测量环境可以是基本不做改动的原始生产线，也可以是在生产线上设计添加的简易隔声或吸声空间，测量环境的考虑重点是如何减少生产线环境噪声的影响。传感器和采集系统一般要求满足可听声频带的采样要求，对系统的量化精度要求至少采用16位采集系统，能达到24位更好。判别系统一般是采集系统和计算机的结合体，计算机上运行的软件是信号特征提取算法和机器学习模型。软件部分中的信号测量分析模块主要完成信号的采集和保存，应用信号处理技术，特征提取模块抽取声信号样本特征，构建特征向量和机器学习数据集。机器学习模块实现各种机器学习算法，在特征向量数据集的基础上，完成训练、验证和测试等环节，**终获得异音判别参数，过程中还包括特征向量和机器学习模型参数的选择与优化。
即使电机处于稳定运转的状态下，电机的瞬间转速仍然会出现一定程度的波动。当这种波动现象的频率比较低时，常常给人带来很差的主观感受。因此，在试验中需要测检测电机转速。当被测电机较小或其他原因不方便直接测试转速时，也可采用振动噪声信号提取出转速。PULSELabshop和BKConnect均具有转速自动提取功能，其中PULSELabshop支持在线实时转速提取。以下图左侧图形为例，由于电机转速的波动，导致电机振动的频率出现明显的周期变化，这种频率的周期变化与转速的周期变化存在线性等比关系，所以可以利用这些振动频谱，提取转速数据。下图右侧图形的结果，即为左侧数据提取出来的转速数据。异响检测系统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。
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。异音测试系统(ANT)利用先进数据处理算法，可识别出多种类型微弱异音信号。杭州状态异响检测台
异音异响识别通过对样本数据进行特征提取分析，建立若干声学算法模型。无锡EOL异响检测介绍
方案由噪声测试仪器，配合高精度传声器以及高性能隔音箱体组成。精实测控通过多年异音领域研究深耕，大量数据积累，自主开发出一套完整的异音识别系统，通过不同模型对应，能快速高效应对不同异音测试需求。现有电机产线都是通过在噪音房人工听音的方式，来达到对异音电机产品的判定筛选目的。这种方式效率低下，主观性太强，带来各种市场投诉。电机异音测试完美解决以上生产痛点，提升效率的同时从根本上减少客诉，提升用户体验。无锡EOL异响检测介绍
