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德國Metool噪聲傳感器KS-08的應(yīng)用場景
點(diǎn)擊次數(shù):181 更新時間:2025-09-18
 

德國Metool噪聲傳感器KS-08

 

德國Metool噪聲傳感器KS-08

優(yōu)勢:延長工具壽命,減少停機(jī)時間,適應(yīng)高強(qiáng)度材料(如高碳鋼、鋁合金)。

自動化裝配系統(tǒng)

應(yīng)用場景:車身焊接、總裝線擰緊工藝(如螺栓緊固)。

產(chǎn)品示例:機(jī)器人末端執(zhí)行器(EOAT)、智能擰緊槍,集成力反饋確保裝配一致性。

優(yōu)勢:與工業(yè)機(jī)器人(如KUKA、ABB)兼容,支持IoT數(shù)據(jù)追溯,提升生產(chǎn)效率。

Metool噪聲傳感器KS-08

質(zhì)量檢測設(shè)備

Metool噪聲傳感器KS-03-

Metool噪聲傳感器

Metool 結(jié)構(gòu)聲傳感器

Metool齒輪箱噪音傳感器

Metool發(fā)動機(jī)噪聲傳感器

Metool信號放大器

Metool接頭

Metool測試儀

 

Metool噪聲傳感器KS-08-MEMS噪聲傳感器可以有效檢測以下齒輪箱常見故障:

齒輪故障:

齒面磨損:導(dǎo)致嚙合頻率及其諧波的幅值整體升高。

點(diǎn)蝕/剝落:會產(chǎn)生周期性的沖擊,在頻譜上引發(fā)豐富的邊頻帶。

斷齒:會產(chǎn)生非常強(qiáng)烈的周期性沖擊,嚙合頻率的幅值急劇增大,并伴有顯著的1倍轉(zhuǎn)頻的邊頻帶。

齒輪偏心/安裝誤差:會產(chǎn)生強(qiáng)烈的以軸轉(zhuǎn)頻為間隔的邊頻帶。

軸承故障:

 

軸承的內(nèi)圈、外圈、滾動體故障有其特定的故障頻率。這些故障會產(chǎn)生高頻沖擊,通過對高頻段的共振解調(diào)分析,可以有效地提取出這些故障特征。

 

其他故障:

 

潤滑不良:缺油或油品劣化會導(dǎo)致干摩擦,產(chǎn)生特定的高頻“嘶嘶”聲或噪聲整體升高。

 

異物侵入:顆粒物進(jìn)入嚙合區(qū)域會產(chǎn)生隨機(jī)、非周期性的沖擊噪聲。

 

松動:部件松動會導(dǎo)致寬頻帶的沖擊噪聲。

Metool噪聲傳感器KS-08-

系統(tǒng)實現(xiàn)挑戰(zhàn)與解決方案

環(huán)境噪聲干擾:汽車環(huán)境嘈雜(發(fā)動機(jī)、路面、風(fēng)噪)。

 

解決方案:采用麥克風(fēng)陣列技術(shù),通過波束成形聚焦于齒輪箱聲源,抑制其他方向的噪聲?;蛟谧兯傧潇o止、怠速等特定工況下進(jìn)行檢測。

 

傳感器定位:安裝位置對信號質(zhì)量影響巨大。

 

解決方案:通過實驗選擇信噪比高的安裝點(diǎn)。通??拷鲃虞S或負(fù)載側(cè)的軸承座位置效果較好。

Metool噪聲傳感器KS-08-

數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度:需要專業(yè)的信號處理算法和知識。

 

解決方案:利用現(xiàn)代人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)。例如,訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN)來自動學(xué)習(xí)健康與故障聲音的特征,實現(xiàn)端到端的智能診斷,降低對專家經(jīng)驗的依賴。

 

實時性要求:對于在線監(jiān)測系統(tǒng),需要低延遲的處理能力。

 

解決方案:采用嵌入式AI芯片或在邊緣計算網(wǎng)關(guān)進(jìn)行實時分析,僅將診斷結(jié)果和預(yù)警信息上傳到云端。

 

應(yīng)用場景

生產(chǎn)線End-of-Line測試:在汽車總裝線下線時,對變速箱進(jìn)行快速質(zhì)量檢測,確保無異響等缺陷。

 

預(yù)測性與預(yù)防性維護(hù):在車輛運(yùn)行過程中持續(xù)或定期監(jiān)測變速箱狀態(tài),提前預(yù)警故障,避免路上拋錨,實現(xiàn)按需維護(hù)。

 

研發(fā)與測試:在新車和變速箱研發(fā)階段,廣泛使用聲學(xué)傳感器進(jìn)行NVH(噪聲、振動與聲振粗糙度)測試與優(yōu)化。。

 

 
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