异音异响检测系统

       噪声与异响检测系统是一种用于生产线，代替人工测听产品异响的智能化检测设备。该系统是一套集静音环境箱、声学测量、自主学习、数据处理和自动化控制为一体的噪声测量和智能识别系统，适用于生产线上工业产品噪声质量检测、数据分析、异响识别等。
       该系统为用户提供了一种较低本底噪声的测试环境、自主学习、采集产品噪声时域、频域信号、多种计权声级等，具备数据后处理分析、存储、检测追溯功能，自动识别噪声合格品与非合格品。主要应用场景：汽车零配件、家电、电子消费品、其他工业类的产品下线异响检测。

       噪声与异响检测业务在工业领域具有重要价值和意义。随着工业生产的高速发展，消费者对产品的质量要求越来越高。在这一背景下，噪声与异响检测不仅有助于提高产品品质，还能够帮助企业降低生产成本、减少不良品率和提高客户满意度。通过对产品噪声与异响的监测和分析，企业可以及时发现潜在的设计和制造问题，从而优化生产流程，提升产品竞争力。

异音异响检测系统构成介绍：

1、测量仪器硬件：

测量仪器硬件也是一个系统，包括传感器、麦克风或加速度传感器、数据采集卡、信号数据传输线等。

2、声学信号分析软件：

噪声与异响分析软件的主要功能包括：数据采集，通过数据采集模块，将声音和振动信号从传感器中读取，并将其转换为数字信号。信号处理：对采集的信号进行滤波、去噪、时域分析、频域分析、谐波分析、共振分析等处理，以确定设备存在的噪音和异响问题。

3、声学测试环境

如静音测试箱、隔音房、消声室等拥有低本底噪声的封闭测试环境。

异音异响检测系统功能介绍：

1、声压级测量

通过测量工业产品的声压级，可以了解其噪声水平，可以将测量结果与限值进行比较，以判断产品噪声是否在可接受范围内。

2、频谱分析

频谱分析可以帮助识别噪声来源和特征。通过对噪声信号进行傅里叶变换（FFT）或短时傅里叶变换（STFT），可以得到频谱图。频谱图可以显示噪声中不同频率成分的能量分布，有助于识别特定噪声源或异常频率成分。

3、模态分析

模态分析是一种研究结构振动特性的方法。通过模态分析，可以识别结构振动模式、固有频率和阻尼比等参数。这些参数有助于了解结构振动对噪声产生的影响，从而采取相应的控制措施。

4、人工智能和机器学习

人工智能和机器学习方法在噪声与异响识别判定中得到了广泛应用。通过训练深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以实现对噪声和异响的自动识别和分类。这些方法可以处理大量数据，具有较高的准确性和鲁棒性。

5、数据储存与上传、测量统计

6、与自动化产线信号交互