西門子 Simcente rAnovis（聲學噪聲和振動信號）測試系統為工業質量測試提供了軟件和硬件平臺。Industria lQuality Testing在制造過程中執行穩定可靠的產線終端測試。我們的工業質量測試系統結合了必備的傳感器、精確的聲音和振動信號記錄硬件、智能信號分析和靈活的測試臺控制軟件，可以精確執行通過或失敗檢查，并提供可證明零件符合規格或機器安全運行的正式證明。Simcenter Anovis 可輕松集成至終端 (EoL) 測試臺或生產線上，確保產品和工藝制造的質量。我們的測試系統結合了必備的傳感器、精確的聲音和振動信號記錄硬件、智能信號分析和靈活的測試臺控制軟件，可以精確執行通過或失敗檢查，并提供可證明零件符合規格或機器安全運行的正式證明。汽車動力系統的噪音水平整體已降低，但是噪音源（如路噪、風噪、胎噪）仍然需要加強NVH測試。浙江汽車測試價格

為了驗證驅動裝置的耐久性，在功能試驗臺架和滾筒試驗臺架上對驅動裝置進行一百多個小時的試驗。在道路試驗中執行量產整車的使用壽命試驗。通過長途試駕試驗動力總成及其零部件的耐久性，試驗里程通常超過幾百萬公里。通過初期耐久性試驗，可確保和延長驅動裝置的使用壽命。為確定和優化動力傳動系統或動力總成零部件的疲勞強度和磨損情況，在試驗臺上以指定的過大應力在短時間內確定動力總成的單個零部件、裝配件乃至整個變速箱的使用壽命。由此得出的損壞形式應與客戶使用情況類似的車輛使用壽命。

吉孚動力能夠在自有的試驗臺上開展適當的檢查程序和試驗，包括使用純電動和內燃機。在試驗周期內模擬真實靜態和動態操作。試驗臺可滿足乘用車、商用車、運行作業列車或高速列車的要求。 安徽汽車測試設備非標傳感器測試需要對傳感器的數據傳輸和共享能力進行測試。

VCU是新能源汽車關鍵的零部件，為確保其產品質量，需要在生產線終端或者入廠裝配前進行測試，針對不同測試需求定制開發完整的測試系統，實現VCU成品的下線/入廠測試既VCU生產線終端（EOL）測試。測試系統利用測試夾具的連接器連接被測件，模擬被測件的運行環境，檢測被測件的引腳輸出功能是否正常，配合軟件進行系統集成并實現自動化測試流程。技術先進性1.整個系統基于成熟軟硬件平臺設計，穩定可靠；2.模塊化架構搭建，便于集成，實現手動/自動測試；3.操作界面友好，便于人機交互；4.靈活的自定義報表，可根據不同需求進行定制；5.能夠完成VCU入廠/出廠的定制化測試項目。系統分為驅動、數據分析、數據處理幾個部分。驅動位于底層，實現和硬件設備的通信；驅動獲取的數據通過軟件進行分析、處理，并完成任務的分發。通過軟硬件設備的聯合工作完成整車下線功能的檢測。

產品的品質管控，研發是關鍵，EOL檢測只是執行手段。對實驗室階段性能不達標的產品而言，單純的增加EOL檢測手段，只會使不合格品明顯增多。”在生產線環節增加NVH下線檢測手段，幾乎無一例外要增加投資或成本（后文會不斷涉及成本所扮演的重要角色）。

所以，在計劃實施NVH下線檢測之前，需要回答“真實的需求是否存在？是什么？”這個問題。換句話說，不同類型的剛性需求抑或偽需求決定了NVH下線檢測項目實施的初始動機、投資規模、推進效率、方案選擇和結果。總體而言，實施NVH下線檢測的動機/需求類型無非以下幾點，國標或法規要求、甲方要求、市場不良反饋、主動的質控策略，以及“特色需求”等。 EOL測試系統可以為整車廠及供應商提供產線支持，被測車輛涵蓋傳統、新能源以及智能駕駛汽車。

    異音異響是指產品在運行過程中產生的不正常或異常的聲音，這些聲音可能源于產品內部的松動、摩擦、振動等。異音異響不僅影響消費者的使用體驗，還可能暗示產品存在潛在的質量問題。因此，通過異音異響檢測來識別和解決這些問題至關重要。異音異響檢測的關鍵原理是通過聲學傳感器（如麥克風）捕捉產品運行過程中產生的聲音信號，然后對這些信號進行頻譜分析、時域分析等處理，以便識別出異常聲音。具體來說，異音異響檢測主要包括以下幾個步驟：安靜的測試環境：通常工業生產線上的噪聲與振動環境比較復雜，對于聲信號的采集極為不利。需要布置一種具有隔聲性能的靜音箱，也叫無響箱。靜音箱可以將車間噪聲和振動隔離到一個比較低的數值，能提供比較理想的測試環境，是所采集到信號的高信噪比的關鍵保障。靜音箱有幾個關鍵指標來評價其性能和精度：隔聲指數、聲場精度、減振效率等。A、信號采集：通過聲學傳感器（如麥克風）收集產品或設備運行過程中的聲音信號。數據采集需要在恰當的位置和條件下進行，以保證獲得準確且具有代表性的聲音數據。B、預處理：對收集到的聲音信號進行預處理，如濾波、降噪等，以去除不相關的干擾信號，提高信號質量。生產線終端（EOL）測試系統可以針對不同測試需求，實現完整的功能測試，提高汽車零部件產品質量。紹興仿真測試公司

西門子 Anovis 可以集成到生產線(EOL)測試臺或生產線中，以確保產品和過程的制造質量。浙江汽車測試價格

手機微電機在線自動分揀系統。該系統解決了在電機生產線上進行高效檢測的難題。精細高效的采集微型馬達工作時的聲音信號，然后通過聲音分析算法進行質量特征值的提取，能夠與現有的人工檢測進行比對和分析，將以往人工檢測形成的數據集標簽，結合深度學習算法進行良品與次品的分類。并且由于微電機每天的生產數量都在幾千萬臺，很適合使用深度學習等機器學習方法，因此通過機器學習方法，對大量電機特征數據（特別是故障電機）進行分析處理，對測試電機進行良品檢測和分類，準確率達到95%以上。 浙江汽車測試價格