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基于人工智能技術的汽車產品噪聲檢測

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一、項目背景
汽車產品在測試、制造與使用的過程中，會由動力源及行經路面傳遞而產生振動，進而形成噪聲，對汽車運行噪聲的研究是汽車NVH研究的核心任務之一。
某知名汽車制造企業正在推進企業“智能制造”轉型升級，引入大數據與人工智能等前沿信息技術應用于汽車噪聲分析，將噪聲分析從聲學測試實驗室擴展到汽車的全制造流程。

二、問題與挑戰
1.汽車產品NVH測試噪音分貝或噪聲倍頻程，這種傳統測試方法無法識別產品運行中的異音，如發動機異音、總成異響等。
2.對汽車運行噪聲的精密全檢難以實現，而生產線檢測工人聽取噪音易產生疲勞和誤判，影響生產線整體檢驗的可靠性。

三、解決方案
基于現有工業互聯網平臺，結合平臺軟硬件資源，開發基于人工智能技術的汽車產品噪音智能檢測系統，有效解決人工檢測無法準確、可靠識別異音的痛點。解決方案過程如下：
階段1：基于IOT的車輛噪聲數據獲取
使用IOT技術定位特定噪聲采集點并傳至系統，使用信息融合濾波降噪等技術，對汽車運轉過程中各階段的音頻區段進行智能切割。
階段2：基于大數據的噪聲數據計算管理
實現汽車試驗數據的處理、可視化分析、挖掘分析、報告，提升數據的價值發現與利用；實現對采集所得的音頻數據進行數據批量分析，分析類型包括NVH常用數據分析算法。
階段3：基于人工智能技術的噪聲數據分析建模與異音智能識別
智能識別模型自動完成音頻文件的接入、特征提取、智能判別等工作，輸出對應產品的實時判別結果，對異音自動報警，并針對識別結果對產品異音原因進行智能分類，輔助返修排故。

系統實際運行效果

四、應用價值
1.全面實現質檢產線“機器換人”，解放質檢人員冗余繁復的汽車運行噪聲監聽工作，大幅節省人力成本。
2.為企業其他分廠生產線部署產品異音檢測智能識別系統積累豐富經驗，為行業內其他企業生產線智能化改造與轉型升級做出示范。

五、適用行業
1.各類汽車制造企業生產線產品異音智能檢測。
2.汽車維修企業基于噪聲的汽車產品狀態檢測。

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