测试基本参数
  • 品牌
  • 盈蓓德,西门子
  • 型号
  • EBD-001
测试企业商机

在产品的品质管控中,研发是关键,EOL检测只是执行手段。对实验室阶段性能不达标的产品而言,单纯的增加EOL检测手段,只会使不合格品明显增多。”在生产线环节增加NVH下线检测手段,几乎无一例外要增加投资或成本(后文会不断涉及成本所扮演的重要角色)。所以,在计划实施NVH下线检测之前,需要回答“真实的需求是否存在?是什么?”这个问题。换句话说,不同类型的刚性需求抑或伪需求决定了NVH下线检测项目实施的初始动机、投资规模、推进效率、方案选择和结果。总体而言,实施NVH下线检测的动机/需求类型无非以下几点,国标或法规要求、甲方要求、市场不良反馈、主动的质控策略,以及“特色需求”等。电机异响测试大揭秘:10个声音信号,数据分析、轻松判断电机问题!杭州性能测试特点

杭州性能测试特点,测试

发动机的试验与测试所涉及的内容和方法很多,国内外近几年都有很大的发展。特别是国外,为提高汽车产品的性能和质量,汽车发动机试验与测试已成为一门系统的专门技术。发动机试验可划分为以下几种类型:定期抽查试验、出厂试验定期抽查试验。对批量生产的发动机应做定期抽查试验,以考核其制造工艺的稳定情况。性能抽查试验,每季度或半年在出厂的产品中任意抽取一台进行性能试验。试验项目包括起动试验、负荷特性、速度特性、调速特性以及标定功率稳定性试验等。耐久性抽查试验,原则上每年在出厂的产品中抽取一台进行耐久性试验。耐久性试验方法与“耐久性、可靠性试验”的规定相同,产品出厂前,必须逐台进行试验,以保证质量。在保证质量的原则下,制造厂可根据内燃机的使用特点,从国家标准所列各项性能试验中选择一些项目进行试验。耐久性,可靠性试验凡新产品或经过强化、重大改进、变型及转厂生产的发动机,应进行长期耐久运转,以考核零部件的可靠性、耐磨性以及动力和经济指标的稳定性。绍兴发动机测试系统多功能信号采集与分析软件适用于声音振动相关应用,包括振动噪声NVH、声品质测试等。应用普遍。

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西门子 Simcente rAnovis(声学噪声和振动信号)测试系统为工业质量测试提供了软件和硬件平台。Industria lQuality Testing在制造过程中执行稳定可靠的产线终端测试。我们的工业质量测试系统结合了必备的传感器、精确的声音和振动信号记录硬件、智能信号分析和灵活的测试台控制软件,可以精确执行通过或失败检查,并提供可证明零件符合规格或机器安全运行的正式证明。Simcenter Anovis 可轻松集成至终端 (EoL) 测试台或生产线上,确保产品和工艺制造的质量。我们的测试系统结合了必备的传感器、精确的声音和振动信号记录硬件、智能信号分析和灵活的测试台控制软件,可以精确执行通过或失败检查,并提供可证明零件符合规格或机器安全运行的正式证明。

盈蓓德科技提供专业设计与制造自动化非标测试设备,测试系统,测试系统开发,非标自动化测试设备,自动化测试设备,非标测试设备,非标测试系统,非标电子测试系统,电子测试系统,开发设计生产及销售,主要产品有:电源测试系统,PCBA测试系统,电子测试系统,各类电子自动化测试系统,可跟据客户要求定做各种非标测试系统。针对用户的具体测试需求,结合多年开发测试经验,定制化一套功能EOL测试系统。系统集成了软硬件平台。采用标准化硬件平台搭建,选用的测试设备均为标准货架产品,稳定性好、成熟度高,且以模块化的方式搭建系统,方便系统的扩展与维护。定制/非标测试系统可以解决新产品以及特殊行业生产和研发各个过程中所需要的测试需求。

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集成式电动车桥试验台架结构以及试验方法根据集成式电动车桥目前的结构以及试验需求来分类,其耐久台架试验可以分为动力总成型集成式电动车桥耐久试验以及单元集成式电动车桥耐久试验。动力总成型集成式电动车桥耐久试验动力总成型集成式电动车桥耐久试验是将电动车桥与所匹配的电机安装在一起构成一个动力总成,将这个动力总成安装在试验台架上,其台架结构形式是电动车桥的输出端与加载系统(应含转矩、转速传感器)进行连接,并配置动力总成所需的控制器、控制系统、电源模拟器、冷却系统等。按照给定的试验工况开机试验,并进行试验数据的测量和采集;试验结束后整理采集的数据并拆解样品以确定试验后样品状态。选用该结构形式的试验台架对集成式电动车桥进行耐久测试时,首先要确定试验工况。目前为止应用道路工况主要包括:欧洲行驶工况NEDC、美国行驶工况USDC、日本行驶工况JDC以及中国城市公交工况。定制/非标测试系统可以解决新产品、新实验以及特殊行业生产各个过程中所需要的测试需求。江苏发动机测试介绍

盈蓓德科技开发的手机微电机在线自动分拣系统,对测试电机进行不良品检测和分类,准确率达到98%以上。杭州性能测试特点

手机微电机在线自动分拣系统。该系统解决了在电机生产线上进行高效检测的难题。精细高效的采集微型马达工作时的声音信号,然后通过声音分析算法进行质量特征值的提取,能够与现有的人工检测进行比对和分析,将以往人工检测形成的数据集标签,结合深度学习算法进行良品与次品的分类。并且由于微电机每天的生产数量都在几千万台,很适合使用深度学习等机器学习方法,因此通过机器学习方法,对大量电机特征数据(特别是故障电机)进行分析处理,对测试电机进行良品检测和分类,准确率达到95%以上。 杭州性能测试特点

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