“通過科技與創(chuàng)新，讓聲音控制技術(shù)造福人類社會” | 廣州丹品人工環(huán)境技術(shù)有限公司
關(guān)注：
在精密制造與設(shè)備運維領(lǐng)域，異音往往是產(chǎn)品故障的 “早期信號”。傳統(tǒng)人工聽音檢測易受主觀經(jīng)驗、環(huán)境噪音干擾，難以實現(xiàn)精準(zhǔn)、高效的質(zhì)量管控。異音測試系統(tǒng)憑借數(shù)字化、智能化技術(shù)，成為破解這一難題的核心工具，廣泛應(yīng)用于汽車、家電、電子、機械等行業(yè)。
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該系統(tǒng)的核心功能圍繞 “精準(zhǔn)識別、高效判定、數(shù)據(jù)追溯” 展開。在檢測環(huán)節(jié)，系統(tǒng)通過高靈敏度麥克風(fēng)陣列采集設(shè)備運行聲音，結(jié)合自適應(yīng)濾波技術(shù)消除環(huán)境噪音干擾，確保原始音頻數(shù)據(jù)的純凈度。隨后，AI 算法模型會對音頻信號進行特征提取 —— 包括頻率分布、聲壓級變化、脈沖信號規(guī)律等，與預(yù)設(shè)的 “正常聲音模板” 進行實時比對。當(dāng)檢測到頻率異常波動、突發(fā)脈沖噪聲或聲壓級超出閾值時，系統(tǒng)會立即觸發(fā)報警，并標(biāo)注異音出現(xiàn)的時間節(jié)點與特征參數(shù)，幫助工作人員快速定位故障部位。
從技術(shù)原理來看，系統(tǒng)融合了聲學(xué)工程與人工智能技術(shù)。其核心的 AI 模型需經(jīng)過海量樣本訓(xùn)練，涵蓋不同工況、不同故障類型的聲音數(shù)據(jù)，例如電機軸承磨損的 “沙沙聲”、齒輪嚙合異常的 “卡頓聲”、密封件泄漏的 “嘶嘶聲” 等。通過深度學(xué)習(xí)算法，模型能不斷優(yōu)化識別精度，甚至可區(qū)分人工難以察覺的細(xì)微異音差異，誤判率可控制在 0.5% 以下。同時，系統(tǒng)支持多通道同步檢測，可同時對多臺設(shè)備進行并行監(jiān)測，檢測效率較人工提升 5-10 倍。
在實際應(yīng)用中，異音測試系統(tǒng)展現(xiàn)出靈活的部署優(yōu)勢。針對生產(chǎn)線場景，可集成到自動化產(chǎn)線中，實現(xiàn)產(chǎn)品 100% 全檢，避免不合格品流入市場；在設(shè)備運維領(lǐng)域，便攜式測試終端可對運行中的大型機械（如風(fēng)電設(shè)備、工業(yè)泵）進行定期巡檢，提前預(yù)警潛在故障，降低停機損失。此外，系統(tǒng)配備的數(shù)據(jù)管理平臺，可自動存儲檢測記錄、異音波形圖及分析報告，支持歷史數(shù)據(jù)回溯與趨勢分析，為產(chǎn)品迭代優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。
相較于傳統(tǒng)檢測方式，異音測試系統(tǒng)不僅解決了人工檢測的主觀性與不穩(wěn)定性問題，更通過數(shù)字化手段實現(xiàn)了 “從被動檢測到主動預(yù)警” 的轉(zhuǎn)變。在追求高質(zhì)量發(fā)展的當(dāng)下，它已成為企業(yè)提升產(chǎn)品可靠性、降低運維成本的重要技術(shù)支撐，為各行業(yè)的質(zhì)量管控筑起一道 “聽覺防線”。