检测方法与技术人工检测:传统方式:依靠有经验的听音师傅在产线上通过耳听结合长期积累的检测经验,判别产品是否有异音问题。弊端:人工检测存在一致性差、缺乏统一判定标准、准确率低、可靠性差等问题,且易受产线环境噪声干扰。自动化检测:技术原理:基于心理声学和故障机理,通过传感器获取电机数据,对数据进一步分析处理,判定故障类型及定位故障源。优势:自... 【查看详情】
自动化检测系统的优势快速高效:与产线生产节拍无缝对接,检测时间短,如某系统可实现3秒/台的检测速度。稳定可靠:杜绝人工检测标准不一致、可靠性差等问题,提高检测的准确性和一致性。智能分析:具备时域、频域等分析功能,能够精确定位故障源,为工程师提供有效的诊断工具。降低成本:无需静音房等特殊检测环境,与产线无缝对接,节省成本。四、应用案例与效果... 【查看详情】
异音、异响、NVH EOL下线检测系统实现了超越设备限制,在任意终端上分析和展示实时生产情况。同时每天产线上生成的海量数据无疑是比较好的训练数据。可以为当下的技术变革提供了全新的可能性:生产下线检测系统可以为机器学习和大数据分析接入提供了端口和更加质量的训练数据。拥抱未来当声学下线检测系统集成了云服务器功能之后,还可实现跨工厂,跨地域... 【查看详情】
动力总成测试应遵循相关国家或行业标准,如《GB/T 18385-2005 电动汽车动力性能试验方法》、《GB/T 18488.2-2015 电动汽车用驱动电机系统 第2部分:试验方法》等。这些标准规定了测试方法、测试条件、测试步骤以及测试结果的评估方法,为动力总成测试提供了规范和指导。随着汽车技术的不断发展,动力总成测试技术也在不断进步。... 【查看详情】
市场需求与竞争压力市场需求:随着消费者对汽车性能、安全性和环保性要求的不断提高,动力总成测试的市场需求也在持续增长。汽车制造商需要通过严格的测试来确保其产品能够满足市场需求并获得消费者的认可。竞争压力:在激烈的市场竞争中,汽车制造商需要不断提升产品的性能和可靠性以赢得市场份额。动力总成测试作为确保产品质量的重要环节之一,对于提升汽车制造商... 【查看详情】
总成耐久试验早期故障诊断面临以下挑战:数据处理复杂性:随着传感器技术的不断发展,数据量急剧增加,如何高效处理这些数据是一个重要挑战。故障特征多样性:不同部件和不同类型的故障具有不同的特征,如何准确识别这些特征是一个难题。测试环境与条件:实际测试环境与条件往往与理想状态存在差异,如何确保测试结果的准确性和可靠性是一个挑战。未来,随着人工智能... 【查看详情】
动力总成测试中的早期故障检测是确保汽车产品质量和可靠性的关键环节。通过采用先进的传感器监测技术、数据分析与算法检测技术以及虚拟仿真技术等方法,可以及时发现并解决潜在的问题,缩短研发周期并降低开发成本。同时,面对数据处理与算法优化、复杂性与多样性以及测试环境与条件等挑战,需要不断创新和优化检测方法和技术手段以提高早期故障检测的准确性和效率。... 【查看详情】
利用上海盈蓓德科技开发的β-Star贝塔星监诊系统监控电驱动总成在整个耐久试验测试过程中的工作状态,包括振动加速度、转速、扭矩和油温。研究设备监测的故障变化与理论分析结果是否一致,能为产品的研发提供可靠的依据。利用振动传感器测得的振动信号,通过信号转换,可将时域谱转换成基于转速同步化的阶次谱,便于故障分析;利用齿轮与轴承的故障类型具有典型... 【查看详情】
通过将整车测试、噪音测试、异音测试的主观评估结果与下线生产大数据自学习的极限值相结合,可以筛选出导致客户投诉的产品,以及存在隐性生产缺陷的产品。通过对生产数据的长期统计分析将评估范围从下线检测扩展到整个生产链过程,并能发现包括不限于齿轮加工中的质量趋势和隐藏的相关性等等。什么是声学生产下线检测系统?它是安装在生产下线测试台架上的测量系统,... 【查看详情】
检测原理:利用声学传感器捕捉产品或设备在运行过程中产生的声音信号。对这些声音信号进行频谱分析、时域分析等处理,以识别出异常声音。检测流程:布置测试环境:通常需要布置具有隔声性能的静音箱(也称无响箱),以隔离车间噪声和振动,提供理想的测试环境。信号采集:通过声学传感器(如麦克风)收集产品或设备运行过程中的声音信号。数据采集需要在恰当的位置和... 【查看详情】
三、食品加工行业在食品加工行业,生产线上需要使用各种不同种类的刀具,如菜刀、面包刀、砧板等。刀具状态监测系统可以实现对各种刀具的状态和性能监测,确保食品加工的安全和卫生。通过监测刀具的磨损和污染情况,系统可以提醒操作人员及时更换或清洗刀具,防止食品污染。四、航空航天领域在航空航天领域,对零件的加工精度和质量要求极高。刀具状态监测系统能够确... 【查看详情】
以新能源汽车电驱动动力总成为例,其耐久试验中的早期故障诊断通常包括以下几个步骤:试验准备:将电驱动总成安装在试验台架上,连接好传感器和数据采集系统。数据采集:在试验过程中实时采集振动、温度等参数的数据。信号分析:对采集到的数据进行信号转换和分析,识别出潜在的故障特征。故障诊断:根据故障特征判断故障类型和位置,并制定相应的处理措施。验证与改... 【查看详情】