随着工业生产的不断发展，电机在各类生产线中扮演着重要的角色。然而，由于各种原因，电机异音异响问题成为困扰制造业的一大挑战。传统的检测方法在及时性和准确性上难以满足当今***标准的需求。在这一背景下，智能检测技术的出现为电机异音异响问题的检测提供了全新的解决方案。电机异音异响的本质：电机异音异响是指电机在运行过程中产生的不寻常的声音，这可能是由于电机内部零部件的磨损、不良装配或其他问题引起的。这些异常声音不仅会影响电机的正常运行，还可能导致设备损坏，降低整体生产效率。异音测试系统(ANT)是专门为电机类产品、汽车零部件等产品生产线设计研发的。无锡动力设备异响检测公司
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。无锡动力设备异响检测公司异音异响自动化检测系统用于生产线终检阶段，对特定特征的噪声、振动信号超出阈值等问题的产品进行筛选。
本系统应用于电动汽车驱动电机工作状态的异音异响测试。用于生产线终检阶段，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。系统由异音异响自动检测系统软件、工业计算机、ANT-0008型信号采集与控制模块、转速传感器、声压传感器和加速度传感器组成。系统软件实现序列控制、异音异响信号自动采集、分析和判断功能。异音信号采集与控制模块完成异音异响信号的模数转换、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。
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。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。
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。宁波国产异响检测技术
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。无锡动力设备异响检测公司
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。无锡动力设备异响检测公司
