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。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。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。检测技术：频谱分析：将声音信号转换为频谱图，观察不同频率成分的分布情况，以识别异常声音。异音异响检测设备都能够捕捉到细微的差异，支持数据记录和报告生成功能，方便您对测试结果进行存储和分析。设备异响检测检测技术
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。上海动力设备异响检测方案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。
传感器部署：在生产线的关键工位和测试站点部署高灵敏度的传感器，如麦克风用于捕捉声音信号，振动传感器和加速度计用于捕捉振动信号。确保传感器的布置能够***、多层次地捕捉产品在工作过程中的微小声音和振动信号。数据采集：通过数据采集设备实时收集传感器捕捉到的声音和振动信号。需要注意的是，采集到的数据可能包含产品的正常工作声音以及生产线的环境噪声，因此需要进行预处理以抑制环境噪声的干扰。信号处理与特征提取：采用数字信号处理技术对采集到的声音和振动信号进行预处理，如滤波、降噪等。通过特征提取方法（如时域分析、频域分析、时频域分析等）从预处理后的信号中提取出能够反映产品状态的特征向量。
异音下线检测是一种在生产线末端对产品进行异音（即噪声异常）检测的过程，旨在确保产品的质量和性能。这种检测方法广泛应用于多个行业，如汽车零部件、医疗设备、智能家居、工业设备等。以下是关于异音下线检测的详细解析：一、检测背景与意义产品异音：异音是指产品在工作过程中发出的不正常声音，如啸叫声、嗡嗡声等，这些声音可能由机械结构振动、部件松动、磨损或损坏等原因引起。检测意义：异音不仅影响产品的使用体验，还可能是产品存在质量问题的信号。因此，在生产线上进行异音下线检测，对于提高产品质量、降低返修率和客户投诉率具有重要意义。异响检测的目的是为了及时发现并处理潜在的问题和故障，提高设备的安全性、可靠性和经济性。
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。异响检测的优势：提高检测效率和准确性，降低成本和人力资源的浪费。可以对检测结果进行记录和分析。上海动力设备异响检测方案
在发动机检测中，通过单缸或双缸断火的方法观察异响检测的变化情况，以判断故障的具体部位。设备异响检测检测技术
异响检测的方法音频记录与分析：使用音频记录设备（如麦克风）和声学分析软件来测量和分析系统产生的噪音。这种方法可以捕捉异响的音频特征，如频率、幅度、波形等，为后续的分析和诊断提供依据。振动测试：使用加速度计或振动传感器来测量系统的振动水平。通过将传感器放置在关键位置（如发动机、底盘等），可以评估振动的频率、幅度和特征，从而识别出与异响相关的振动源。频谱分析：使用频谱分析仪来分析系统的频率响应。通过施加特定频率的激励信号并测量系统的响应，可以评估系统的共振频率、传递函数和模态特性，进而识别出异响的频谱特征。声学反射测试：使用声学探头和软件工具来测量和分析声波在车辆或机械系统内的传播和反射。这有助于识别噪音源、减少共振和改进声音品质。设备异响检测检测技术
