家電異音異響檢測可以按照下圖所示的技術途徑來實施。按照機器學習的要求,通過傳聲器和信號采集系統進行聲信號樣本采集,需要注意的是采集得到的聲信號既包含家電的運轉聲,也包括生產線的環境噪聲。采用現有成熟的多種信號處理方法對所測聲信號進行預處理,通過分析比較和嘗試,組成比較好的信號特征向量,該向量應該能夠很大程度反映家電狀態信號,同時抑制環境噪聲。常用的信號特征提取方法一般包括時域、頻域和時頻域三類,時域的典型特征有短時能量和過零率;頻域的特征種類繁多,有各種譜分析方法、線性預測系數以及梅爾頻率倒譜系數等;時頻特征包含短時傅里葉譜和小波譜,時頻特征會帶來較大的計算量,但卻更能完整***地描述音頻信號。異音在線檢測系統可選擇半自動模式,靈活適應大部分生產線需求。南通機電異響檢測方案
電機異響異音檢測系統軟件融合先進算法和多年現場測試經驗,準確率高、速度快、UI界面易用。選用進口機箱和數據采集硬件。保證數據采集的高精度和設備運行的穩定性。統軟件針對不同類型的異音,可設置針對性的濾波器組合和分析參數,從而保證對各種類型的異音都能進行比較好的檢測.支持創建測試序列,一次完成多種狀態的測試。序列中的每一個測試項,都可進行單獨的參數設置。設置參數:測試項開始條件、分析方法、分析參數、判斷范圍及閾值等。開始條件:預設等待時間、數字IO狀態變化分析方法:異音檢測、聲壓級檢測、聲音/振動頻率檢測、自動統計故障信息。測試結果保存在本地,同時上傳工廠管理系統。常州國產異響檢測方案異音異響檢測系統通過分析聲音特征,有助于判斷問題的根源。
設備在運轉過程中,必然產生振動、噪聲,噪聲、振動的特征間接反應了設備的運轉狀態。傳統的測量儀器測量設備的噪聲、振動總值,從總量級上控制設備的振動、噪聲不超標;許多異常件可能總值不超標,但存在異響或特殊的故障信號,頻譜分析及各種特征提取方法越來越多的用到產品檢測上。隨著自動化流水線的發展需要,異音異響自動檢測越來越引起人們的重視,成為保證產品質量、提升效率、提升市場競爭力的重要手段。本方案在對樣品及樣例錄音的分析前提下,給出噪聲、振動的頻譜分析、并給出第三方軟件的通信接口,實現產品的自動判斷。并可根據需要,后續方便的添加新的測量通道或檢測分析軟件。
異響檢測ANT根據信號特征向量將聲信號樣本轉化為數據集,數據集包括訓練集、驗證集和測試集。選擇合適的機器學習模型,將數據集應用于機器學習模型進行訓練、驗證和測試,通過多次循環,通過優化分析,在數據集的基礎上,獲取機器學習面向具體工程問題的比較好參數,包括比較好的特征向量、機器學習算法和異音檢測法則,這幾個環節可能需要多次循環才能得到比較好的參數組合。***,機器學習得到的分類法需要導入異音在線檢測系統,在實際的生產線上進行運行調試,**終在生產線上完成部署。電機異響異音系統不僅適合產線工作人員操作,也滿足了專業人員查看信號曲線的需求。
導致電機異音異響的可能性有很多。在機械方面,伺服電機的抖動和異響可能與軸承磨損、齒輪咬合不良或聯軸器松動有關。這些問題可能導致電機在運行時產生不穩定的振動和異常的噪音。為了解決這些問題,需要檢查軸承的磨損情況,調整齒輪的咬合,以及緊固聯軸器。電氣方面,抖動和異響可能與電源不穩、電機線圈短路或驅動器故障有關。電源的不穩定可能導致電機運行不平穩,而電機線圈的短路或驅動器的故障則可能引發異常的噪音。因此,需要檢測電源的穩定性,檢測電機線圈的完好性,以及確保驅動器的正常運行。盈蓓德科技的測試系統開發人員具備專業知識和實踐經驗,能夠準確地識別、分析和解決各種噪聲和異響問題。無錫質量異響檢測公司
異音異響自動化檢測系統應用場景:方向盤助力轉向泵、空調壓縮機、座椅電機、車窗電機等生產線在線檢測。南通機電異響檢測方案
本系統應用于電動汽車驅動電機工作狀態的異音異響測試。用于生產線終檢階段,對表現出特定階次的噪聲、振動信號超出閾值等問題的產品進行篩選。系統由異音異響自動檢測系統軟件、工業計算機、ANT-0008型信號采集與控制模塊、轉速傳感器、聲壓傳感器和加速度傳感器組成。系統軟件實現序列控制、異音異響信號自動采集、分析和判斷功能。異音信號采集與控制模塊完成異音異響信號的模數轉換、以及完成系統與外界的交互控制功能。夾具實現被測物的安裝,以及傳感器的合理安裝的功能。南通機電異響檢測方案