宁波慧声智创公司专注于工业声学大数据在智能制造领域的应用，开发了工业智能听诊平台，可利用声学传感器在线采集机械设备及产品信号，依据专ye声学分析方法，结合机器学习技术，从而替代人工完成工业产品声学下线检测及关键机械设备声学预测性维护。系统可广泛应用于汽车零部件、白色家电、电声组件、散热模组、基础机械传动部件（电机、马达、轴承）以及冲压金属、铸造件产品声学下线质量检测，同时可推广拓展至能源电力、石油化工、先进制造、交通运输等领域关键机械设备声学预测性维护。
预测性维护是工业互联网中一个重要的应用场景。在预测性维护出现之前，设备维护的方式主要是被动故障维护以及定期以人工巡检的方式检测，预测性检测的出现可以降低设备的故障率，提高设备利用率，确保设备持续使用，提高企业生产效率，同时也可以减少设备维修费用。
预测性维护能够真正落地并且为客户创造价值，需要具备两大条件，其一是数据基础，第二是算法模型。
燃烧噪音
产生机理：气缸内气体压力的变化。影响因素：点火提前角、压缩比、燃烧室的形状等。
机械噪声
曲机部分 产生机理：主要是活塞对缸体的敲击，根本原因在于它们之间存在间隙并且往复运动的活塞所承受的侧向力发生方向突变。影响因素：活塞间隙；活塞销孔的偏移；活塞高度；活塞环数；缸套厚度；润滑条件等。
燃烧噪音
产生机理：气缸内气体压力的变化。影响因素：点火提前角、压缩比、燃烧室的形状等。
以上信息由专业从事汽车异响检测的慧声智创于2024/5/7 10:11:55发布
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