传统检测方法：在过去的生产实践中，电机异音异响通常是通过人工巡检的方式来进行。这意味着定期有专业技术人员亲临现场，通过听觉和经验来判断电机的运行状态。然而，这种方法存在着一系列问题，包括周期性检测可能错过瞬时的异常，主观判断容易受到个体经验的影响等。新兴智能检测技术的引入：为了解决传统检测方法的不足，制造业纷纷引入新兴的智能检测技术。这包括了高精度传感器、先进的声学分析算法以及云计算等技术的应用。通过将传感器安装在电机附近，实时监测电机运行中的声音，并通过云平台对声音数据进行大数据分析，智能检测系统能够更快速、更准确地检测到电机异音异响问题。异音异响识别设定特征阈值，精细识别异音异响，摆脱传统依赖人耳判断异响异音的方法。南京动力设备异响检测台
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、风扇等温州功能异响检测检测技术汽车电动座椅在线自动检测系统，是专门为汽车电动座椅产品在生产线上进行异音异响自动检测设计的。
家电异音异响检测可以按照下图所示的技术途径来实施。按照机器学习的要求，通过传声器和信号采集系统进行声信号样本采集，需要注意的是采集得到的声信号既包含家电的运转声，也包括生产线的环境噪声。采用现有成熟的多种信号处理方法对所测声信号进行预处理，通过分析比较和尝试，组成比较好的信号特征向量，该向量应该能够很大程度反映家电状态信号，同时抑制环境噪声。常用的信号特征提取方法一般包括时域、频域和时频域三类，时域的典型特征有短时能量和过零率；频域的特征种类繁多，有各种谱分析方法、线性预测系数以及梅尔频率倒谱系数等；时频特征包含短时傅里叶谱和小波谱，时频特征会带来较大的计算量，但却更能完整***地描述音频信号。
相位分析法相位分析法是一种重要的电机异响噪音检测方法。通过对电机噪音信号进行相位分析，可以精确地测量噪音的相位信息，同时也可以获得噪音的频率信息。相位分析法需要使用专业的相位分析仪器，在检测精度和复杂程度上都要比频率分析法高一些。综合检测法综合检测法是一种较为完备的电机噪音检测方法。它将声音分贝检测法、频率分析法和相位分析法进行有机结合，从而可以同时获得噪音的强度、频率和相位信息。这种方法检测效果比较好，但需要使用专业的仪器设备和技术。结论电机噪音的检测方法多种多样，选择何种方法可以根据具体情况而定。读者可以在实际工作中选取适合的电机异响噪音检测方法，并加以实践和探索，以便在工作中更加有效地解决电机噪音问题。在线异音异响检测是人工智能技术在家电生产过程中的一个合适应用场景。
即使电机处于稳定运转的状态下，电机的瞬间转速仍然会出现一定程度的波动。当这种波动现象的频率比较低时，常常给人带来很差的主观感受。因此，在试验中需要测检测电机转速。当被测电机较小或其他原因不方便直接测试转速时，也可采用振动噪声信号提取出转速。PULSELabshop和BKConnect均具有转速自动提取功能，其中PULSELabshop支持在线实时转速提取。以下图左侧图形为例，由于电机转速的波动，导致电机振动的频率出现明显的周期变化，这种频率的周期变化与转速的周期变化存在线性等比关系，所以可以利用这些振动频谱，提取转速数据。下图右侧图形的结果，即为左侧数据提取出来的转速数据。异音异响检测系统的使用提高了生产效率。通过自动检测，可以快速识别潜在问题，减少不合格产品的产生。宁波动力设备异响检测技术
异响检测虽然具有诸多优点，但在实际应用中仍需要考虑其成本、环境适应性、技术局限性、算法等。南京动力设备异响检测台
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。南京动力设备异响检测台
