制动系统的异响与 NVH 性能关乎行车安全与舒适性。在制动过程中，若刹车片与刹车盘之间存在异物、磨损不均或刹车卡钳回位不畅，会产生尖锐的 “吱吱” 声或沉闷的 “嘎嘎” 声。此外，制动系统在工作时的振动传递至车身，也可能引发车内的异常振动感受。为检测制动系统的 NVH 问题，通常采用制动噪声测试设备，在模拟制动工况下，测量刹车片与刹车盘的接触压力分布、摩擦系数变化以及制动系统的振动特性。通过高速摄像技术观察制动过程中刹车片与刹车盘的动态接触情况，分析异响产生的瞬间特征，以便针对性地改进制动系统设计，如优化刹车片材料配方、改进刹车卡钳结构等，降**动噪声，提升制动系统的 NVH 性能 。基于深度学习的 NVH 测试系统，在生产下线环节可实现电子节气门执行器异响检测。定制异响检测技术
针对汽车传动系统的零部件异响检测，往往需要在底盘测功机上进行。当车辆在测功机上模拟不同车速行驶时，传动轴、半轴等旋转部件若存在动平衡偏差，会在特定转速下产生周期性异响，比如高速行驶时的 “呜呜” 声。检测人员会通过振动传感器捕捉传动轴的振幅，结合异响频率计算不平衡量，为后续的校正提供数据支持。汽车密封件的异响检测需考虑环境因素的影响。车门密封条、天窗胶条等部件在长期使用后，若出现老化或安装错位，车辆行驶时会因气流冲击产生 “口哨声”，尤其在高速行驶时更为明显。检测人员会在风洞中模拟不同风速和风向，使用压力传感器检测密封件的贴合度，同时记录异响产生的风压条件，确定密封失效的具**置。定制异响检测技术执行器的汽车执行器异响检测发现，正时链条伸长会导致特定频率的振动噪声，可通过时频域分析定位。
声学信号处理技术原理：声学信号处理技术在下线异响检测中应用***。利用高灵敏度传感器采集产品运行时的声音信号，这些传感器如同敏锐的 “耳朵”，能捕捉到极其细微的声音变化。采集后的信号会被传输至信号分析系统，系统运用先进的算法，如快速傅里叶变换算法，将时域的声音信号转换到频域进行分析。正常运行的产品声音信号在频域中有特定的分布规律，而异响产生时，信号频谱会出现异常峰值或偏离正常范围的特征。通过与预先设定的正常信号特征库对比，就能精细判断产品是否存在异响以及异响的类型，例如区分是齿轮啮合不良产生的高频啸叫，还是轴承磨损导致的低频噪声。
随着汽车技术的发展，智能传感器与大数据分析在汽车零部件异响和 NVH 检测中发挥着越来越重要的作用。智能传感器可实时采集车辆各系统、各部件的振动、噪声、温度、压力等多源数据，并通过无线传输技术将数据上传至云端。利用大数据分析算法，对海量数据进行挖掘、分析和处理，能够建立车辆 NVH 性能的数字模型，实现对车辆 NVH 状态的实时监测与预测。例如，通过对发动机振动数据的长期分析，可预测发动机零部件的磨损趋势，提前预警可能出现的异响故障；对整车噪声数据的实时监测，能及时发现车辆在行驶过程中突发的 NVH 问题。基于智能传感器与大数据分析的检测技术，**提高了汽车零部件异响和 NVH 检测的效率与准确性，为汽车的智能化维护与管理提供了有力支撑 。新能源汽车生产线已普及在线式汽车执行器异响检测，通过多通道麦克风阵列实时捕捉电动执行器的装配缺陷。
汽车变速器下线异响检测方法：汽车变速器的下线异响检测对于整车性能至关重要。常用的检测方法之一是台架试验法，将变速器安装在**测试台架上，通过电机驱动模拟车辆行驶时变速器的各种工况，如不同档位、不同转速和扭矩。在变速器运转过程中，利用多个声学传感器在不同位置采集声音信号，这些位置包括变速器壳体、输入轴和输出轴附近等，以***捕捉可能产生的异响。同时，结合振动分析技术，在变速器关键部位安装加速度传感器，分析振动频谱，判断是否存在因齿轮磨损、轴承故障等引起的异常振动。此外，还可采用油液分析辅助检测，通过检测变速器油中的金属碎屑含量和成分，推断内部部件的磨损情况，因为部件磨损产生的碎屑会混入油液中，间接反映可能存在的异响问题。新机运行初期的轻微 “嗡嗡” 声若随时间增大，需重点异响检测定子绕组是否存在匝间短路或铁芯松动。上海状态异响检测检测技术
新能源汽车异响检测正引入数字孪生技术，通过对比电机仿真模型与实测振动数据偏差。定制异响检测技术
对于发动机舱内的零部件异响，检测过程需结合发动机工况变化展开。冷启动时若出现 “哒哒” 声，可能是气门挺柱与凸轮轴的间隙过大；怠速时的 “嗡嗡” 声则可能与发电机轴承磨损相关。检测人员会用听诊器紧贴缸体、水泵、张紧轮等关键部件，同时观察发动机转速与异响频率的关联，以此缩小故障排查范围。汽车电子零部件的异响检测更依赖动态测试。例如车载中控屏在触摸操作时若发出 “滋滋” 的电流异响，或是电动尾门在升降过程中电机发出卡顿声，都需要通过模拟用户日常使用场景来复现。检测设备会记录异响发生时的电流、电压变化，结合零部件运行参数，判断是电路接触不良还是电机齿轮啮合异常。定制异响检测技术
