傳統檢測方法：在過去的生產實踐中，電機異音異響通常是通過人工巡檢的方式來進行。這意味著定期有專業技術人員親臨現場，通過聽覺和經驗來判斷電機的運行狀態。然而，這種方法存在著一系列問題，包括周期性檢測可能錯過瞬時的異常，主觀判斷容易受到個體經驗的影響等。新興智能檢測技術的引入：為了解決傳統檢測方法的不足，制造業紛紛引入新興的智能檢測技術。這包括了高精度傳感器、先進的聲學分析算法以及云計算等技術的應用。通過將傳感器安裝在電機附近，實時監測電機運行中的聲音，并通過云平臺對聲音數據進行大數據分析，智能檢測系統能夠更快速、更準確地檢測到電機異音異響問題。電機異響異音系統不僅適合產線工作人員操作，也滿足了專業人員查看信號曲線的需求。上海電力異響檢測供應商家

電機異常所產生的外部噪音和異響可分為兩種類型，機械及電磁噪音，機械類的噪音最常見的原因包括軸承磨損、運轉機件互相摩擦或碰撞、軸心彎曲和螺絲松脫等等。這種機械結構所產生的噪音頻率較低，有些甚至會有導致機臺振動，對工程師而言也是較為容易檢查并維修的。電磁噪音則是較為高頻尖銳，讓人難以忍受，但若噪音頻率真的太高，人耳是聽不到的，需要依靠相關儀器設備檢測，無法靠人員就預先發現異常。常見的電磁噪音來自于電機相位不平衡，可能是各相繞組不平衡或是輸入電源不穩定所造成的；電機驅動器則是電磁噪音產生的另一主因，驅動器內部的元件老化或是損失等等，都容易產生異常的高頻電磁聲。電機需要進行異音檢測。研發異響檢測檢測技術異音異響自動化檢測系統構成包含傳感器，麥克風或加速度傳感器；數據采集卡；信號數據傳輸線等。

家電異音異響檢測可以按照下圖所示的技術途徑來實施。按照機器學習的要求，通過傳聲器和信號采集系統進行聲信號樣本采集，需要注意的是采集得到的聲信號既包含家電的運轉聲，也包括生產線的環境噪聲。采用現有成熟的多種信號處理方法對所測聲信號進行預處理，通過分析比較和嘗試，組成比較好的信號特征向量，該向量應該能夠很大程度反映家電狀態信號，同時抑制環境噪聲。常用的信號特征提取方法一般包括時域、頻域和時頻域三類，時域的典型特征有短時能量和過零率；頻域的特征種類繁多，有各種譜分析方法、線性預測系數以及梅爾頻率倒譜系數等；時頻特征包含短時傅里葉譜和小波譜，時頻特征會帶來較大的計算量，但卻更能完整***地描述音頻信號。

異響檢測的優勢：提高檢測效率和準確性，降低成本和人力資源的浪費。可以對檢測結果進行記錄和分析，為產品質量改進提供數據支持。應對復雜和隱蔽的故障，提高檢測的精度和可靠性。聲源定位技術：工作原理：通過麥克風陣列和聲強探頭等技術手段，模擬人耳對聲音的定位機理，實現比人耳更高的定位精度和更寬的頻率范圍。特點：麥克風陣列使用多個麥克風，相當于人長了很多個耳朵，實現高精度的聲源定位。聲強探頭模仿單個耳朵靠近聲源聽，用手包住耳廓減少遠處聲音的干擾，以確定聲源位置。時域、頻域異音智能化檢測系統可測量測試產品的A/C/Z計權聲壓級,也可直接測量聲功率，以及時域頻域等。

隨著機電自動化技術的進步，家電生產線中許多需要體力勞動的工位逐漸被機械手所代替，但仍有很多非體力工位還離不開人，比如視檢和聽檢工位，不需要人的體力或操作，而要靠人的眼睛和耳朵來判斷產品的某項指標是否品質合格，這樣的工位就需要人工智能才能很好完成替代。在線異音異響檢測可以說是人工智能技術在家電生產過程中的一個合適應用場景，但要想與家電生產流程真正無縫結合，真正替代人工聲檢，還需要解決很多技術和管理上的難題，技術難題包括產線節拍匹配、信號采集、環境噪聲消除、訓練樣本選擇、合適學習模型確定等，管理難題包括檢測規范與標準的制定以及檢測流程的重構等，解決這些難題的方法和思路將在后續詳細深入討論。盈蓓德科技通過多年異音領域研究深耕，大量數據積累，自主開發出一套完整的異音識別系統。南京專業異響檢測方案

異響檢測系統對采集的信號進行濾波、去噪、時域分析、頻域分析、諧波分析、共振分析等處理。上海電力異響檢測供應商家

異音異響檢測系統作為一種的聲學技術應用，其基本原理圍繞聲音信號采集、處理和分析展開，以精細而迅速地識別汽車電機馬達中的異常聲音。這一系統的優勢體現在以下幾個方面：高精度的聲音采集：檢測系統通過**傳感器進行高精度的聲音采集，能夠捕捉到微小的聲音變化，使得即便是潛在的問題也能被及早發現。 精密的信號處理： 采集到的聲音信號經過復雜的信號處理算法，系統能夠智能地區分電機運行中的正常聲音和潛在問題引起的異常聲音，提高了判別的精度。上海電力異響檢測供應商家