根据每个零部件会产生不同特征的振动信号，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，设备预测性维护，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，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。
零件装在车上满不满足性能要求，满不满足---性要求，稳定不稳定。因此，在产品设计的初期，就会对每个零部件提出设计要求，辽宁预测性维护，这些要求可能是从法规或者企业标准中来的可能是从整车质保的要求提出的疲劳耐久寿命要求，比如底盘的耐久寿命；可能是从的要求提出的一致性要求，比如零件尺寸报告；也可能是从之前项目的经验教训或者dfmea/dfss中得到的。
对于信号特征提取，测试系统提供了几种有效的信号处理算法，预测性维护技术，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。
与单纯的评价噪声的大小相比，频率成分、阶次谱、角度域和时域等算法在故障诊断中提供---的数据评价。可以更有效的分离出产品不同的信号成分。
因此一个gao效---的测试软件必须能够灵活的配置多种的信号处理方法进行数据分析。
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