产生噪音的本质是机械振动。由瞬态激励或正常运行期间发生的周期性变化的激励引起的,通过路径传递产生典型的运行工况噪声。当动力学变化引起非典型振荡时,会出现与正常噪声的偏差。所有的机械结构都是这样,预测性维护技术,即使它们只能通过心理声学参数才能区分出来。
如果可以将异常噪声和被测产品的零部件结构对应起来,预测性维护,那么就可以确定噪声源。软件中识别噪声的特征量定义就是基于零部件结构、物理模型和它们的运动学特性
人耳对产品噪声的主观感受可以由加速度传感器直接测量产品振动代替。
﹨三分之一倍频程谱可以分频段选择性评估,工业预测性维护,同时根据产品要求分频段定义上限值。但是一些瞬态信号,周期性信号也无法单独通过频率识别。
另一种方法是通过声品质心理声学指标参数来评价。应注意的是,电机预测性维护,由于非线性,这些特性需要jing确定义试验条件。目前,心理声学参数仅针对麦克风测试制定了评价标准
连接器测试环境试验(低温唤醒试验、高温耐久试验、低气压试验、快速温变试验、恒温恒湿试验、空气热冲击试验、温湿度循环试验、凝露试验)
盐雾试验
密封性试验(防尘、防水IP等级试验)
中控总成测试机械试验(耐冲击测试、结构强度刚度测试、操作性能测试、模态分析)
声学试验(噪声试验)
环境试验(尺寸稳定性试验、红外光老化试验、温湿度循环试验)
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