






测试工况
为了评估零部件nvh水平在整车上的表现,产线测试状态应尽可能接近整车的边界条件。例如,零部件在台架上应尽量符合在整车上的安装边界和工作负载。如果已知所有---影响振动和噪声特性的因素,则可偏离这一原则。根据测试台环境中的边界条件和整车的差异,来补偿模型。但是,预测性维护公司,---是就其对材料特性的依赖性而言,陕西预测性维护,通常这种补偿计算相当复杂。

传感器选择
在下线检测中,由于生产线周围噪声环境嘈杂。要想试验台的振动和噪声得到---的测量结果,设计一个振动优良的测量台架,比设计一个---的静音房声学测试环境,不论是从成本,还是技术上都要更容易实现。另一方面,产品本身发出的噪声大都是由零部件内部机械结构的摩擦或振动引起的,通过结构传到壳体,再通过空气传到人耳。所以人耳对产品噪声的主观感受可以由加速度传感器直接测量产品振动代替。

根据每个零部件会产生不同特征的振动信号,预测性维护技术,用这种方法能够将---品分类。
再利用不同的信号特征选择合适的信号处理方法做故障识别,比如:周期性或瞬态信号谐波信号时间或角度同步信号调制成分对于信号特征提取,工业预测性维护,测试系统提供了几种有效的信号处理算法,如频谱分析、阶次谱分析、包络分析、角度域同步平均包络、边带谱分析或角度域同步倒谱分析,等。
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