机械设备及产品发出的声音、异音、噪音信号能够有效表征其运行状态,若出现异音异响,则表明其机械设备及产品存在故障或质量缺陷。目前机械设备及产品的质量检测和故障诊断大多采用人工听诊的方法,存在误判率高、效率低下以及生产成本日益增加的问题。本成果专注于工业声学大数据在智能制造领域应用,开发工业智能听诊系统,其利用声学传感器在线采集机械设备及产品信号,依据专业声学分析方法,结合机器学习技术,可替代人工完成产品异音异响下线检测及关键设备的预测性维护。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。无锡研发异响检测联系方式
信号采集:利用声学传感器在关键部件的适当位置采集声音信号。预处理:对采集到的声音信号进行滤波、降噪等预处理,以提高信号质量。特征提取:从预处理后的声音信号中提取特征参数,如频率、能量、时域统计特征等,这些参数有助于后续的分析和识别。异响识别:运用机器学习、深度学习等先进技术对提取的特征参数进行分析,识别出异常声音的类型和来源。结果判定:根据识别结果,对关键部件的声学性能进行评估和判定,确定是否存在异响问题。非标异响检测生产厂家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。
声学性能异响检测是声学领域中的一项重要技术,广泛应用于汽车、家电、医疗、电子等多个行业。其原理是通过声学传感器(如麦克风)捕捉产品或设备运行过程中产生的声音信号,并对这些信号进行频谱分析、时域分析等处理,以便识别出异常声音。以下是对声学性能异响检测的详细分析:检测背景与意义背景:随着产品品质的不断提升,声学性能已成为衡量产品优劣的重要指标之一。异常声音(即异响)可能源于产品内部的松动、摩擦、振动等,不仅影响消费者的使用体验,还可能暗示产品存在潜在的质量问题。意义:通过声学性能异响检测,企业可以及时发现并解决产品中的声学问题,提升产品品质。提高用户满意度,增强品牌竞争力。
关键部件(如压缩机、电机)在设备运行过程中起着至关重要的作用,它们的声学性能直接影响到设备的整体运行效果和用户体验。通过检测这些部件的异响,可以及时发现并解决潜在的质量问题,避免产品在使用过程中出现故障,提高产品的可靠性和耐用性。二、检测原理与方法1. 检测原理异音异响检测的关键原理是通过声学传感器(如麦克风)捕捉关键部件运行过程中产生的声音信号,然后对这些信号进行频谱分析、时域分析等处理,以便识别出异常声音。这些异常声音可能源于部件内部的松动、摩擦、振动等问题。盈蓓德开发的软件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。
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条件下进行,以保证获得准确且具有代表性的声音数据。预处理:对收集到的声音信号进行预处理,如滤波、降噪等,以去除不相关的干扰信号,提高信号质量。异音在线检测系统可完美与自动化流水线接驳,实现无人化智能制造需求。无锡研发异响检测联系方式
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声音和振动信号。无锡研发异响检测联系方式
功能测试:对电机的启动、运转、转速、负载等性能进行测试,确保电机能够按照设计要求正常工作。通过模拟实际工作场景,检验电机的稳定性和可靠性。异响检测:使用专业的检测设备和工具,对电机运行时的声音进行采集和分析,判断是否存在异响问题。异响可能由轴承故障、绕组故障、叶片故障以及轴心偏斜等多种原因引起,需及时排查并处理。电气性能检测:检测电机的电流、电压、电阻等电气参数,确保电机在电气性能上符合标准。通过电气性能测试,可以及时发现电机内部的潜在故障,如绕组短路、断路等。无锡研发异响检测联系方式