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。异音异响检测系统的使用提高了生产效率。通过自动检测，可以快速识别潜在问题，减少不合格产品的产生。设备异响检测系统
适用场合生产线产品异音测试被测对象汽车零部件、电机、风扇、含电机或齿轮箱的各种零部件等测试类型由于装配不良导致的齿轮箱异响电机自身缺陷导致的异响振动环境导致的异响分析电机的振动和声音频率成分声压级检测。产品异音异响在线质量检测系统，通过对被测物进行振动噪声信号采集和分析，判断产品质量是否合格。主要应用于电机类产品、组件转动过程中的异音异响测试。用于生产阶段对表现出振动量过大、噪音过大、异音异响等问题的产品进行自动筛选。南京EOL异响检测应用盈蓓德科技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。
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。
一、电机噪音异响成因电机噪音产生的原因有很多，其中包括电机内部磨损、机械结构不良、电磁干扰、风扇噪声等。这些因素都会导致电机振动，进而产生噪音。二、声音分贝检测法声音分贝检测法是一种常见的电机噪音检测方法。通过使用声级计，可以测量电机噪音的大小。这种方法的优点是非常简单易行，并且可以直接测量噪音的强度，但其缺点也非常明显，即不能检测出具体的噪音频率和相位信息。三、频率分析法频率分析法是一种常见的电机噪音检测方法，其原理是通过快速傅里叶变换（FFT）对电机的声音信号进行频率分析，以便在频域上获得噪音的频率分布情况。这种方法可以有效地检测噪音的频率信息，但相对而言其对于噪音相位信息的检测能力要弱一些。电机异响检测系统需要噪声、振动多通道测量支持。系统需要配置多个传感器。
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。异音异响也可以有效反映出零部件的关键故障。适用于批量生产场合的测试系统是十分必要的。绍兴电机异响检测
异音异响识别设定特征阈值，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。设备异响检测系统
传统检测方法：在过去的生产实践中，电机异音异响通常是通过人工巡检的方式来进行。这意味着定期有专业技术人员亲临现场，通过听觉和经验来判断电机的运行状态。然而，这种方法存在着一系列问题，包括周期性检测可能错过瞬时的异常，主观判断容易受到个体经验的影响等。新兴智能检测技术的引入：为了解决传统检测方法的不足，制造业纷纷引入新兴的智能检测技术。这包括了高精度传感器、先进的声学分析算法以及云计算等技术的应用。通过将传感器安装在电机附近，实时监测电机运行中的声音，并通过云平台对声音数据进行大数据分析，智能检测系统能够更快速、更准确地检测到电机异音异响问题。设备异响检测系统
