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宁波慧声智创科技有限公司
主营：线检测,电机检测,声学检测,PHM,预测性维护,振动噪声测试
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测试工况
为了评估零部件NVH水平在整车上的表现，武汉预测性维护，产线测试状态应尽可能接近整车的边界条件。例如，预测性维护技术，零部件在台架上应尽量符合在整车上的安装边界和工作负载。如果已知所有显著影响振动和噪声特性的因素，则可偏离这一原则。根据测试台环境中的边界条件和整车的差异，来补偿模型。但是，特别是就其对材料特性的依赖性而言，通常这种补偿计算相当复杂。
电池管理系统（BMS）测试
电池管理系统的测试更多侧重软件测试，一般在软件功能开发过程中进行。
与尚未量产的自动驾驶系统偏向于使用C语言实现软件设计不同，现今成熟的电动汽车控制系统（如整车控制器、电机控制器、电池管理系统）软件都是以模型为基础的软件开发（Model-Based-Design）。MBD开发相比C的优点是能够以图形化的方式表达复杂的逻辑、代码可读性、可移植性、开发调试便利程度都大大增强，同时利用成熟的代码生成工具链，也避免了手工代码容易产生的低级错误。
一般来说，评估噪声和振动的性能试验台必须满足一致性和重复测试精度的要求。测量系统分析（MSA）可以系统的评估整个测试台架的重复性、稳定性，工业预测性维护，振动和噪声隔振要求。只有稳定重复精度高的试验台架才可以在生产线上测试低噪声振动的零部件，识别产品故障。另一点需要注意，在试验室条件下或在整车测试条件下的测量限值，必须适应试验台上变化的边界条件。
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