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背景:該品牌一直致力于打造電動(dòng)汽車,對(duì)電驅(qū)系統(tǒng)的 NVH 性能要求極高。在新一款車型的電驅(qū)生產(chǎn)下線 NVH 測(cè)試過(guò)程中,面臨提升用戶駕乘舒適度的挑戰(zhàn)。測(cè)試過(guò)程:在測(cè)試時(shí),采用了高精度的聲學(xué)麥克風(fēng)陣列和振動(dòng)加速度傳感器。通過(guò)精確的噪聲源定位技術(shù),發(fā)現(xiàn)電機(jī)在高速運(yùn)...
測(cè)試標(biāo)準(zhǔn):EOL測(cè)試的限值是通過(guò)自學(xué)習(xí)生成的,一般遵循3σ+offset的門限原則,其中offset可以設(shè)置為5至15dB。**終EOL NVH測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)在完成EOL NVH臺(tái)架重復(fù)性和相關(guān)性后確定,需要根據(jù)客戶整車表現(xiàn),適當(dāng)增加相應(yīng)的測(cè)試工況,并結(jié)合樣本數(shù)據(jù)對(duì)...
NVH下線EOL測(cè)試,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與在線調(diào)整:實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)能力增強(qiáng):測(cè)試系統(tǒng)將具備更強(qiáng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)能力,能夠在電驅(qū)系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中實(shí)時(shí)獲取 NVH 數(shù)據(jù),并及時(shí)反饋給測(cè)試人員或生產(chǎn)控制系統(tǒng)。這樣可以在生產(chǎn)線上及時(shí)發(fā)現(xiàn) NVH 問(wèn)題,避免不良產(chǎn)品的流出。在線調(diào)整功能:結(jié)合先...
生產(chǎn)下線NVH測(cè)試。減速器振動(dòng)噪聲優(yōu)化:提高齒輪加工精度:減少齒輪誤差,優(yōu)化齒輪嚙合過(guò)程,降低振動(dòng)和噪音。優(yōu)化齒輪材料:選用合適的齒輪材料,提高齒輪的剛度和耐磨性,減少振動(dòng)和噪音。整體電驅(qū)動(dòng)總成振動(dòng)噪聲優(yōu)化:綜合考慮質(zhì)量、阻尼、剛度和位移等參數(shù)的影響,通過(guò)優(yōu)化...
汽車電驅(qū)NVH生產(chǎn)下線檢測(cè)通常包括以下幾個(gè)方面的內(nèi)容:功率測(cè)試:通過(guò)測(cè)功機(jī)測(cè)量電驅(qū)動(dòng)總成的功率,以評(píng)估其性能是否滿足設(shè)計(jì)要求。振動(dòng)測(cè)試:在電驅(qū)總成的關(guān)鍵位置安裝加速度傳感器,如電機(jī)殼上方、電機(jī)與減速器結(jié)合面、減速器軸承處等,以捕捉振動(dòng)信號(hào)。通過(guò)匹配不同工況(如...
機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練:利用大量包含正常和異常情況的數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,使模型能夠?qū)W習(xí)并識(shí)別正常聲音與異常聲音之間的區(qū)別。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與異常檢測(cè):將訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到生產(chǎn)線的控制系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到異常聲音時(shí),能夠在秒級(jí)響...
電驅(qū)動(dòng)總成NVH是指電驅(qū)動(dòng)總成在運(yùn)作過(guò)程中產(chǎn)生的噪音(Noise)、振動(dòng)(Vibration)和粗糙度或不適感(Harshness)。以下是關(guān)于電驅(qū)動(dòng)總成NVH的詳細(xì)解釋:一、NVH的定義與重要性定義:NVH是Noise、Vibration、Harshness...
異響檢測(cè)在NVH(Noise、Vibration、Harshness,即噪聲、振動(dòng)與聲振粗糙度)領(lǐng)域是一個(gè)重要的環(huán)節(jié),它直接關(guān)系到汽車或其他機(jī)械系統(tǒng)的乘坐舒適性和整體性能。以下是關(guān)于異響檢測(cè)NVH的詳細(xì)分析:一、異響檢測(cè)的重要性異響是指車輛或機(jī)械系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程...
異音下線檢測(cè)在實(shí)際生產(chǎn)線上的實(shí)現(xiàn),主要依賴于先進(jìn)的傳感器技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法。以下是該方法在實(shí)際生產(chǎn)線上實(shí)現(xiàn)的具體步驟和要點(diǎn):一、系統(tǒng)組成異音下線檢測(cè)系統(tǒng)通常由硬件和軟件兩部分組成:硬件部分:包括傳感器(如麥克風(fēng)、振動(dòng)傳感器、加速度計(jì)等)、數(shù)據(jù)采...
在數(shù)據(jù)分析技術(shù)方面,人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的應(yīng)用將為發(fā)動(dòng)機(jī)早期損壞監(jiān)測(cè)提供更強(qiáng)大的工具。通過(guò)對(duì)大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析,可以建立更加準(zhǔn)確的故障診斷模型和預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)早期損壞的精細(xì)識(shí)別和預(yù)測(cè)。此外,遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和智能診斷技術(shù)的發(fā)展將使發(fā)動(dòng)機(jī)的維護(hù)更...
異音下線檢測(cè)是一種在生產(chǎn)線末端對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行異音(即噪聲異常)檢測(cè)的過(guò)程,旨在確保產(chǎn)品的質(zhì)量和性能。這種檢測(cè)方法廣泛應(yīng)用于多個(gè)行業(yè),如汽車零部件、醫(yī)療設(shè)備、智能家居、工業(yè)設(shè)備等。以下是關(guān)于異音下線檢測(cè)的詳細(xì)解析:一、檢測(cè)背景與意義產(chǎn)品異音:異音是指產(chǎn)品在工作過(guò)程中...
傳感器部署:在生產(chǎn)線的關(guān)鍵工位和測(cè)試站點(diǎn)部署高靈敏度的傳感器,如麥克風(fēng)用于捕捉聲音信號(hào),振動(dòng)傳感器和加速度計(jì)用于捕捉振動(dòng)信號(hào)。確保傳感器的布置能夠***、多層次地捕捉產(chǎn)品在工作過(guò)程中的微小聲音和振動(dòng)信號(hào)。數(shù)據(jù)采集:通過(guò)數(shù)據(jù)采集設(shè)備實(shí)時(shí)收集傳感器捕捉到的聲音和振...
機(jī)械設(shè)備及產(chǎn)品發(fā)出的聲音、異音、噪音信號(hào)能夠有效表征其運(yùn)行狀態(tài),若出現(xiàn)異音異響,則表明其機(jī)械設(shè)備及產(chǎn)品存在故障或質(zhì)量缺陷。目前機(jī)械設(shè)備及產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)和故障診斷大多采用人工聽診的方法,存在誤判率高、效率低下以及生產(chǎn)成本日益增加的問(wèn)題。本成果專注于工業(yè)聲學(xué)大數(shù)據(jù)...
盡管電機(jī)總成耐久試驗(yàn)早期損壞監(jiān)測(cè)技術(shù)取得了一定的進(jìn)展,但仍然面臨著一些挑戰(zhàn)。一方面,電機(jī)的運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變,受到溫度、濕度、灰塵、電磁干擾等多種因素的影響。這些因素可能會(huì)導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性受到影響,增加了早期損壞監(jiān)測(cè)的難度。例如,在高溫環(huán)境下,傳感器...
全面性:可以對(duì)產(chǎn)品或設(shè)備的多個(gè)部位和環(huán)節(jié)進(jìn)行***檢測(cè),確保整個(gè)系統(tǒng)的聲學(xué)性能良好。智能化:現(xiàn)代異響異音檢測(cè)設(shè)備通常具備自動(dòng)化和智能化功能,能夠自動(dòng)完成聲音信號(hào)的采集、處理和分析過(guò)程,減少人工干預(yù)的需要。設(shè)備成本高:高精度的異響異音檢測(cè)設(shè)備價(jià)格昂貴,需要企業(yè)投...
電驅(qū)動(dòng)總成耐久試驗(yàn)早期損壞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的集成系統(tǒng),它由多個(gè)子系統(tǒng)組成,包括傳感器系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集與傳輸系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析與處理系統(tǒng)以及報(bào)警與顯示系統(tǒng)等。傳感器系統(tǒng)是整個(gè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ),它負(fù)責(zé)采集電驅(qū)動(dòng)總成的各種運(yùn)行參數(shù)。不同類型的傳感器需要根據(jù)電驅(qū)動(dòng)總成的結(jié)構(gòu)...
遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和云平臺(tái)技術(shù)的應(yīng)用將使減速機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)更加便捷和高效。通過(guò)將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)上傳到云平臺(tái),用戶可以隨時(shí)隨地通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)和查看減速機(jī)的運(yùn)行狀態(tài),實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理。同時(shí),云平臺(tái)還可以對(duì)大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析,為設(shè)備的維護(hù)和管理提供更加和深入的支持。總...
電驅(qū)動(dòng)總成作為電動(dòng)汽車的主要部件之一,其可靠性和耐久性對(duì)于電動(dòng)汽車的整體性能和安全性至關(guān)重要。電驅(qū)動(dòng)總成耐久試驗(yàn)早期損壞監(jiān)測(cè)是確保電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)在長(zhǎng)期運(yùn)行中穩(wěn)定可靠的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。早期損壞監(jiān)測(cè)可以幫助我們?cè)陔婒?qū)動(dòng)總成出現(xiàn)明顯故障之前,及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題。這不僅可以避免...
自動(dòng)化:現(xiàn)代異響檢測(cè)設(shè)備通常具備自動(dòng)化功能,能夠自動(dòng)完成聲音信號(hào)的采集、處理和分析過(guò)程,減少了人工干預(yù)的需要,降低了勞動(dòng)強(qiáng)度。智能化:隨著科技的發(fā)展,一些先進(jìn)的異響檢測(cè)設(shè)備還融入了機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù),能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并識(shí)別不同類型的異響模式,提高了檢測(cè)的智能化...
什么是聲學(xué)、振動(dòng)、異音、異響生產(chǎn)下線檢測(cè)系統(tǒng)?它是安裝在生產(chǎn)下線測(cè)試臺(tái)架上的測(cè)量系統(tǒng),通過(guò)盡可能地模擬產(chǎn)品的實(shí)際工況,從而獲得產(chǎn)品在接近真實(shí)工況下的NVH外特性,據(jù)此對(duì)產(chǎn)品的NVH表現(xiàn)進(jìn)行聲學(xué)質(zhì)量評(píng)估和判斷。產(chǎn)線下線測(cè)試要求不同于研發(fā)實(shí)驗(yàn)室測(cè)試或者整車測(cè)試:與...
發(fā)動(dòng)機(jī)作為汽車的部件,其性能和可靠性直接影響著車輛的整體運(yùn)行狀況。發(fā)動(dòng)機(jī)總成耐久試驗(yàn)早期損壞監(jiān)測(cè)是確保發(fā)動(dòng)機(jī)在長(zhǎng)期使用過(guò)程中保持良好性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在實(shí)際應(yīng)用中,發(fā)動(dòng)機(jī)需要在各種復(fù)雜的工況下持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn),如果不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)早期損壞跡象并采取措施,可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的故障...
異音異響EOL下線檢測(cè)系統(tǒng),尤其是在多產(chǎn)線,大量測(cè)試中出現(xiàn)的產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題或是臺(tái)架控制問(wèn)題,利用多種多樣的統(tǒng)計(jì)學(xué)工具比如箱型圖進(jìn)行快速分析,定位和解決,以對(duì)產(chǎn)線生產(chǎn)影響降到比較低單值的趨勢(shì)預(yù)測(cè)可以對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量變化進(jìn)行預(yù)警。單值的歷史數(shù)據(jù)回顧可以對(duì)產(chǎn)品不同批次的變化...
在電機(jī)總成耐久試驗(yàn)中,有多種方法可用于早期損壞監(jiān)測(cè)。其中,電氣參數(shù)監(jiān)測(cè)是一種常用的技術(shù)。電機(jī)的電氣參數(shù),如電流、電壓、功率因數(shù)等,在電機(jī)運(yùn)行過(guò)程中會(huì)發(fā)生變化。當(dāng)電機(jī)出現(xiàn)早期損壞時(shí),這些電氣參數(shù)可能會(huì)出現(xiàn)異常。例如,通過(guò)監(jiān)測(cè)電機(jī)的電流波形,可以發(fā)現(xiàn)電機(jī)是否存在匝...
異音下線檢測(cè)在實(shí)際生產(chǎn)線上的實(shí)現(xiàn),主要依賴于先進(jìn)的傳感器技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法。以下是該方法在實(shí)際生產(chǎn)線上實(shí)現(xiàn)的具體步驟和要點(diǎn):一、系統(tǒng)組成異音下線檢測(cè)系統(tǒng)通常由硬件和軟件兩部分組成:硬件部分:包括傳感器(如麥克風(fēng)、振動(dòng)傳感器、加速度計(jì)等)、數(shù)據(jù)采...
發(fā)動(dòng)機(jī)總成耐久試驗(yàn)早期損壞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的集成系統(tǒng),它由多個(gè)子系統(tǒng)組成,包括傳感器系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集與傳輸系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析與處理系統(tǒng)以及報(bào)警與顯示系統(tǒng)等。傳感器系統(tǒng)是整個(gè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ),它負(fù)責(zé)采集發(fā)動(dòng)機(jī)的各種運(yùn)行參數(shù),如振動(dòng)、溫度、壓力、轉(zhuǎn)速等。不同類型的傳感器...
在數(shù)據(jù)分析技術(shù)方面,人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的應(yīng)用將為發(fā)動(dòng)機(jī)早期損壞監(jiān)測(cè)提供更強(qiáng)大的工具。通過(guò)對(duì)大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析,可以建立更加準(zhǔn)確的故障診斷模型和預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)早期損壞的精細(xì)識(shí)別和預(yù)測(cè)。此外,遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和智能診斷技術(shù)的發(fā)展將使發(fā)動(dòng)機(jī)的維護(hù)更...
為了保證數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和可靠性,需要采用高速、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù),如以太網(wǎng)、CAN總線等。同時(shí),數(shù)據(jù)采集設(shè)備應(yīng)具備良好的抗干擾能力,以避免外界干擾對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠绊憽?shù)據(jù)分析與處理系統(tǒng)是整個(gè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的主要,它運(yùn)用各種數(shù)據(jù)分析算法和模型對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析,...
數(shù)據(jù)分析可以分為兩個(gè)層面:一是基于單個(gè)參數(shù)的分析,二是多參數(shù)綜合分析。在單個(gè)參數(shù)分析中,例如對(duì)電流信號(hào)的分析,可以通過(guò)計(jì)算電流的有效值、峰值、諧波含量等指標(biāo),來(lái)判斷電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。對(duì)于振動(dòng)信號(hào),可以分析振動(dòng)的振幅、頻率、相位等特征。然而,依靠單個(gè)參數(shù)的分析往往...
機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練:利用大量包含正常和異常情況的數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,使模型能夠?qū)W習(xí)并識(shí)別正常聲音與異常聲音之間的區(qū)別。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與異常檢測(cè):將訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到生產(chǎn)線的控制系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到異常聲音時(shí),能夠在秒級(jí)響...
電機(jī)異音異響EOL檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)隨著科技的進(jìn)步和制造業(yè)的發(fā)展,對(duì)電機(jī)運(yùn)行時(shí)的聲音進(jìn)行采集和分析,小型電機(jī)EOL檢測(cè)技術(shù)也在不斷創(chuàng)新和完善。未來(lái),EOL檢測(cè)技術(shù)將更加注重自動(dòng)化、智能化和數(shù)據(jù)化的發(fā)展方向,通過(guò)引入先進(jìn)的傳感器、算法和數(shù)據(jù)分析技術(shù),實(shí)現(xiàn)更加高效...