近些年,随着汽车消费升级,NVH越来越受到各大汽车企业的重视。但是多数电机的异音和噪声EOL下线检测依然依赖于人工检测、在生产线末端的静音房中进行人工听音和主观评判,其测试结果的准确性和一致性急需提高。在工业互联网和智能工厂的大背景下,将NVH测试技术和设备应用到产品下线测试来取代人工判断,是行业必然趋势。
使用人工进行听音判断产品质量会存在以下问题:
(1)不能进行质量问题溯源。当产品使用方发现异响时,无法证明是人工漏检、错检还是使用方的装配问题。
(2)效率低。根据产品或产线不同,人工听音大概需要30秒-2分钟的检测时间。这个质检环节成为影响产线生产节拍的瓶颈问题。
(3)错误率高。操作人员有听音疲劳时,会导致产品异音检测错判或误判。
(4)灵活性差。当客户要求、产品型号发生变化时,其异音检测标准也有所不同。只能通过培训检测人员来实现。
(5)成本高。当产线的产量发生变化时, 需要增设或者减少静音房和人员来满足相应的检测需求。
针对上述问题,盈蓓德科技开发的基于人工智能AI算法的旋转机械(电机、轴承、泵等)异音异响自动检测系统,可以用于生产线终检阶段,能够测试产品的NVH方面的各种指标。对表现出特定阶次的噪声、振动信号超出阈值等问题的产品进行筛选,保证和提升产品质量,解决电机等旋转机械EOL检测的瓶颈问题。系统性能优越,已应用于多家电机生产厂商。
