汽车中使用的执行器是将动力源和机械零件组合起来,进行机械操作的装置,比如电机(电动机)就是其中的一种。使用执行器可以自由控制在操作时施加的力和速度、角度等,因此可以说,执行器的性能直接影响汽车的稳定运行。如何快速准确的进行执行器下线测试成为产品质量提升的关键。出于节省成本和提升产品质量的需求,某执行器生产企业委托”盈蓓德“在已有的执行器下线测试台架上进行改造,提升产品的质量检测速度和准确度。”盈蓓德“通过植入倍频响度算法,并将振动数据和多种算法进行组合分析,基于已有黄金样件的异响特征,建立自动异音判定能力,*终实现OK/NG产品的清晰快速的分辨和全自动的异音检测。整个开发改造过程按照以下步骤进行:第一步:整改原测试台的机构,确保正确的振动数据采集方式第二步:根据甲方提供的黄金样件,建立相应的异音判定算法(黑盒方式提供。非标传感器测试需要对传感器的远程监控和管理能力进行验证。仿真测试

对测试的依赖也越来越深入。特别是在面对即将量产落地的L3级以上自动驾驶产品时,对现有的测试技术和测试系统提出了更高的要求。在雷达及各种PCBA研制的过程中,为了对设计方案进行验证以及对于样机或成品进行测试、检验,就需要有一套功能十分强大而且使用也非常方便的测试设备。我司制作的电路板功能测试(FCT)系统在克服了诸多技术和生产难关,经过严格的研发和测试流程后,终于迎来了顺利验收并交付的时刻。本次产品为行业内某大型企业供货,电路板功能测试(FCT)系统是我们团队所研发出的具有创新性和实用性的新产品。该测试系统能够对雷达各种PCBA进行功能测试、性能测试和故障检测,结合了传统仪器和新型模块化仪器的优点,通过程控的方式实现了整个测试过程的自动化,同时也提供了功能强大的调试工具,在一台显示器上集成了所有资源的操作,可以在减少复杂仪器操作的同时实现仪器的灵活操作。系统集成了自动测试、手动调试、故障诊断三大部分功能,结合软件数据分析,可实现对雷达各种PCBA的测试环境搭建、功能测试、功能验证、性能测试、故障检测、数据分析、报表生成等全部与测试相关的任务。在减少手工操作的前提下提高了测试的精度和效率。无锡状态测试控制策略异音检测系统可以实行生产流水线的检测自动化,提升检测结果的准确度,节减人力成本。

电机测试可以提供有关电机的详细数据和报告,为决策提供依据。通过电机测试,我们可以比较不同电机的性能差异,以选择适合的型号和规格。电机测试可以帮助我们预测电机的寿命和维护需求,以制定合理的维护计划。在电机测试中,我们需要对电机的振动和噪音进行监测,以评估其运行平稳性。电机测试可以检测电机的转矩和扭矩输出,以满足不同的工作需求。通过电机测试,我们可以评估电机的效率和能耗,以提高能源利用效率。电机测试可以帮助我们检测电机的电磁兼容性,以避免对其他设备的干扰。
随着新能源汽车的普及和推广,汽车制造商面临着越来越多的挑战。其中一个重要的挑战是确保汽车电器件的工作质量和性能符合标准要求。为了解决这个问题,汽车制造商开始重视对汽车继电器的NVH(噪音、振动和刚度)下线检测。传统的燃油汽车在工作过程中产生的噪音和振动主要来自于发动机和其他机械部件。然而,新能源汽车采用了电动驱动系统,其电器件的工作噪声成为了新的关注点。尤其是继电器作为控制电流流动的关键元件,其工作时产生的噪音和振动可能影响到车内的舒适性和安静度。因此,汽车制造商开始意识到对新能源汽车继电器进行NVH下线检测的重要性。通过这种检测,可以及时发现并解决继电器在工作中产生的问题,提高汽车的静音性能和乘坐舒适度。NVH下线检测通常包括对继电器工作时产生的声音和振动进行测量和分析。通过使用专业的测试仪器,如声级计、振动计等,可以准确地测量出继电器工作时产生的声音和振动水平。然后,通过对这些数据进行分析,可以判断继电器的工作质量是否符合标准要求。此外,NVH下线检测还可以帮助汽车制造商改进产品设计和工艺。通过分析测试结果,可以发现继电器设计中存在的问题,并提出相应的改进方案。这有助于提高产品的质量和竞争力。非标传感器测试需要对传感器的远程监控和管理平台进行验证。

异音异响是指产品在运行过程中产生的不正常或异常的声音,这些声音可能源于产品内部的松动、摩擦、振动等。异音异响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。因此,通过异音异响检测来识别和解决这些问题至关重要。异音异响检测的关键原理是通过声学传感器(如麦克风)捕捉产品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。具体来说,异音异响检测主要包括以下几个步骤:安静的测试环境:通常工业生产线上的噪声与振动环境比较复杂,对于声信号的采集极为不利。需要布置一种具有隔声性能的静音箱,也叫无响箱。静音箱可以将车间噪声和振动隔离到一个比较低的数值,能提供比较理想的测试环境,是所采集到信号的高信噪比的关键保障。静音箱有几个关键指标来评价其性能和精度:隔声指数、声场精度、减振效率等。A、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。B、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。非标传感器测试需要对传感器的自适应故障恢复和备份能力进行评估。嘉兴产品质量测试系统供应商
生产线终端(EOL)测试系统可以针对不同需求,实现完整的功能测试,提高汽车零部件产品质量。仿真测试
C、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。这些特征参数有助于准确识别和分析异响问题。D、异响识别:利用机器学习、深度学习等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。这一步骤可能涉及训练模型、优化算法等工作。E、异响判定:根据识别结果,对异常声音进行评估和判断,进行OK与NG结果判定。异音异响检测技术的应用异音异响检测技术在工业制造领域有着范围广的应用,如汽车制造、家电制造、电子设备制造等。通过对产品的声学性能进行分析、精确的检测,企业可以及时发现并解决潜在的质量问题,从而提高产品品质和用户满意度。以下是异音异响检测技术在不同行业的具体应用:a)汽车制造:异音异响检测在汽车制造领域具有重要意义,因为汽车的声学性能直接影响驾驶者和乘客的舒适度。检测过程涉及发动机、悬挂系统、底盘、制动系统等多个关键部件,旨在确保汽车在各种工况下均具有良好的声学性能。b)家电制造:在家电领域,异音异响检测主要应用于冰箱、洗衣机、空调等设备。通过对关键部件(如压缩机、电机)的声学性能进行检测,制造商可以优化产品设计,降低运行噪音,提升用户体验。仿真测试