






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,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,湖北磨损监测,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,轴承磨损监测,等。
产生噪音的本质是机械振动。由瞬态激励或正常运行期间发生的周期性变化的激励引起的,通过路径传递产生典型的运行工况噪声。当动力学变化引起---型振荡时,会出现与正常噪声的偏差。所有的机械结构都是这样,即使它们只能通过心理声学参数才能区分出来。
如果可以将异常噪声和被测产品的零部件结构对应起来,那么就可以确定噪声源。软件中识别噪声的特征量定义就是基于零部件结构、物理模型和它们的运动学特性

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,汽车磨损监测,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,---是就其对材料特性的依赖性而言,通常这种补偿计算相当复杂。

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