雷寧聲學(xué)噪聲與異響檢測系統(tǒng)是一種用于生產(chǎn)線，代替人工測聽產(chǎn)品異響的智能化檢測設(shè)備。該系統(tǒng)是一套集靜音環(huán)境箱、聲學(xué)測量、自主學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理和自動化控制為一體的噪聲測量和智能識別系統(tǒng)，適用于生產(chǎn)線上工業(yè)產(chǎn)品噪聲質(zhì)量檢測、數(shù)據(jù)分析、異響識別等。

該系統(tǒng)為用戶提供了一種較低本底噪聲的測試環(huán)境、自主學(xué)習(xí)、采集產(chǎn)品噪聲時域、頻域信號、多種計權(quán)聲級等，具備數(shù)據(jù)后處理分析、存儲、檢測追溯功能，自動識別噪聲合格品與非合格品。主要應(yīng)用場景：汽車零配件、家電、電子消費品、其他工業(yè)類的產(chǎn)品下線異響檢測。

噪聲與異響檢測業(yè)務(wù)在工業(yè)領(lǐng)域具有重要價值和意義。隨著工業(yè)生產(chǎn)的高速發(fā)展，消費者對產(chǎn)品的質(zhì)量要求越來越高。在這一背景下，噪聲與異響檢測不僅有助于提高產(chǎn)品品質(zhì)，還能夠幫助企業(yè)降低生產(chǎn)成本、減少不良品率和提高客戶滿意度。通過對產(chǎn)品噪聲與異響的監(jiān)測和分析，企業(yè)可以及時發(fā)現(xiàn)潛在的設(shè)計和制造問題，從而優(yōu)化生產(chǎn)流程，提升產(chǎn)品競爭力。

我們在異音異響檢測領(lǐng)域的經(jīng)驗和專長：

雷寧聲學(xué)在噪聲與異響檢測領(lǐng)域擁有豐富的經(jīng)驗和專長。我們的技術(shù)團(tuán)隊由經(jīng)驗豐富的聲學(xué)工程師組成，他們具備專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗，能夠準(zhǔn)確地識別、分析和解決各種噪聲和異響問題。我們采用先進(jìn)的檢測設(shè)備和方法，結(jié)合聲學(xué)建模、仿真分析和現(xiàn)場測試，為客戶提供一站式的噪聲與異響檢測解決方案。

我們還可以使用計算機模擬和仿真方法預(yù)測和分析工業(yè)產(chǎn)品的噪聲性能，通過有限元分析（FEA）、邊界元分析（BEA）等方法，可以對客戶產(chǎn)品的聲學(xué)性能進(jìn)行預(yù)測，從而在設(shè)計階段優(yōu)化結(jié)構(gòu)以降低噪聲。

此外，我們注重與客戶的溝通與合作，根據(jù)客戶的需求和產(chǎn)品特點，量身定制適合的檢測方案。在整個檢測過程中，我們將與客戶保持緊密的聯(lián)系，確保檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性。通過我們的專業(yè)服務(wù)，客戶可以及時發(fā)現(xiàn)和解決潛在的噪聲與異響問題，從而提升產(chǎn)品質(zhì)量和市場競爭力。

異音異響檢測系統(tǒng)構(gòu)成介紹：

1、測量儀器硬件：

測量儀器硬件也是一個系統(tǒng)，包含傳感器，麥克風(fēng)或加速度傳感器；數(shù)據(jù)采集卡；信號數(shù)據(jù)傳輸線等。

2、聲學(xué)信號分析軟件

噪聲與異響分析軟件的主要功能包括：數(shù)據(jù)采集，通過數(shù)據(jù)采集模塊，將聲音和振動信號從傳感器中讀取，并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號。信號處理：對采集的信號進(jìn)行濾波、去噪、時域分析、頻域分析、諧波分析、共振分析等處理，以確定設(shè)備存在的噪音和異響問題。

3、聲學(xué)測試環(huán)境

如靜音測試箱、隔音房、消聲室等擁有低本底噪聲的封閉測試環(huán)境。

噪聲與異響檢測系統(tǒng)功能介紹：

1、聲壓級測量

通過測量工業(yè)產(chǎn)品的聲壓級，可以了解其噪聲水平，可以將測量結(jié)果與限值進(jìn)行比較，以判斷產(chǎn)品噪聲是否在可接受范圍內(nèi)。

2、頻譜分析

頻譜分析可以幫助識別噪聲來源和特征。通過對噪聲信號進(jìn)行傅里葉變換（FFT）或短時傅里葉變換（STFT），可以得到頻譜圖。頻譜圖可以顯示噪聲中不同頻率成分的能量分布，有助于識別特定噪聲源或異常頻率成分。

3、模態(tài)分析

模態(tài)分析是一種研究結(jié)構(gòu)振動特性的方法。通過模態(tài)分析，可以識別結(jié)構(gòu)振動模式、固有頻率和阻尼比等參數(shù)。這些參數(shù)有助于了解結(jié)構(gòu)振動對噪聲產(chǎn)生的影響，從而采取相應(yīng)的控制措施。

4、人工智能和機器學(xué)習(xí)

人工智能和機器學(xué)習(xí)方法在噪聲與異響識別判定中得到了廣泛應(yīng)用。通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），可以實現(xiàn)對噪聲和異響的自動識別和分類。這些方法可以處理大量數(shù)據(jù)，具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。

5、數(shù)據(jù)存儲與上傳、測量統(tǒng)計

6、與自動化產(chǎn)線信號交互