工业声学下线检测系统

异音异响：基于人工智能的异音异响检测；

共振声学：基于固有频率锤击的结构内部缺陷检测。

汽车座椅滑轨振动噪声下线检测系统振动测试：振动加速度rms值、时频图；

噪声测试：dBA、响度、粗糙度、抖动度、音调度；

异音测试：代替人工完成听音检测；

统计追溯：产品数据追溯和统计分析；

自 动 化：上料、扫码、检测、分拣，NVH检测公司，节拍小于18s；

故障分类：可有效识别焊渣、剐蹭、抖动等故障类型。

预测性维护是工业互联网中一个重要的应用场景。在预测性维护出现之前，设备维护的方式主要是被动故障维护以及定期以人工巡检的方式检测，预测性检测的出现可以降低设备的故障率，提高设备利用率，确保设备持续使用，提高企业生产效率，同时也可以减少设备维修费用。

预测性维护能够真正落地并且为客户创造价值，需要具备两大条件，其一是数据基础，NVH检测设备，第二是算法模型。



声音由于振动产生，二者有密切的联系，在工业生产领域，NVH检测，由于机械设备运转而产生振动，发出的声音称为工业噪音。根据声音和振动信号的信号分析，判断工业设备或产品的质量状况，已成为工业检测领域的重要手段之一。工业噪音振动与设备的固有品质和运行状况密切相关，因此，通过监控设备的振动噪声，既可以实现工作环境的噪声控制，保障人员安全，NVH检测机构，又可以通过分析噪声振动信号特征，分析机械设备的运转状况，实现机械设备故障在线测量诊断，避免因设备故障造成的损失。



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