在异音检测领域,异常声音指标呈现指数分布,常规的正态分布方法在此场景中不适用。在工业现场,通常是建立静音房用于屏蔽环境噪声,在静音房内人耳听测, 速度慢、准确度低、工人间体差异大、经验难复制、无法保存数据。 本系统旨在利用大数据和人工智能技术实现旋转部件异音检测自动化,解决人工检测无法准确、可靠识别异音的痛点, 助力精益制造、智能制造的升级。声学异音异响智能检测系统智能硬件系统高隔声量隔声箱–检测环境,提高信噪比工业级麦克风或麦克风阵列–提高采样精度及特征维度智能分析设备–承载模型及算法的硬件平台,集成各种通信和串口等上位机–输入监测数据、显示检测结果的工作界面智能软件系统智能软件系统以特征提取、模型建立和优化算法为基础。不仅可形成企业产品的声学数据库,还可以进行大数据分析,帮助企业完善产品质量控制和指导产品研发。异音异响检测系统通过分析声音特征,有助于判断问题的根源。电机异响检测方案
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。电机异响检测方案盈蓓德科技提供一种风扇异音检测方法及风扇异音检测系统,应用于测试技术领域。
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,
系统由异音异响自动检测系统软件、工业计算机、信号采集与控制模块、夹具和传感器组成。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。系统特点•生产线自动化测试•声学和振动测试方式**可选•标准接口支持集成于复杂的产线/产线终端测试系统•***可视化分析界面•序列测试方式,一次完成多个工况测试常见被测产品(1)汽车零部件:各类小风扇、各类电机、齿轮箱等(2)家用电器:洗衣机、抽油烟机、风扇等异音异响检测系统可以帮助识别电机马达中的机械故障,如轴承的磨损、齿轮的问题或者其他运转部件的异常。
优势:在复杂的工业环境中,能够快速准确地定位噪声和异响的来源。广泛应用于汽车、家电、航空航天等行业,帮助解决噪声和异响问题。异响检测设备:工作原理:基于先进的信号处理和分析技术,通过高灵敏度的传感器捕捉产品产生的声音和振动信号,并将其转化为可视化的数据。特点:高精度测量:能够实时、准确地捕捉到微小的噪声和异响信号。多功能性:具备多种测量模式和分析功能,针对不同类型的噪声和异响进行检测和分析。实时监测:能够实时监测和记录噪声和异响的变化情况,及时发现异常和问题。异音异响自动化检测系统应用场景:方向盘助力转向泵、空调压缩机、座椅电机、车窗电机等生产线在线检测。电机异响检测方案
电机异响异音系统软件不仅具有简洁明晰的测试结果显示,同时也具有专业的分析结果显示。电机异响检测方案
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。电机异响检测方案