电机系统试验台架包括电力测功机系统、冷却系统、电池模拟器、功率分析仪、自动控制系统，及被测电机系统、环境仓等。1)电力测功机系统包括测功机（永磁同步电机或异步电机等）、变频器、扭矩/转速传感器、联轴器等部分。2)冷却系统功能是为被测试件（电机和电机控制器）提供设定的冷却条件，此外还为测功机和电池模拟器提供冷却。3)电池模拟器，用于模拟车用电池的充放电行为，主要功能是保证电机控制器DC侧电压稳定，并实现和电网之间的电能传输。4)功率分析仪的主要作用为采集测试过程中电机控制器的DC侧、AC侧的电压、电流信号，以及机械侧的转速及转矩信号，为用户计算效率、损耗等性能指标提供依据5)自动控制系统的主要功能是用户和台架系统信息交互的窗口。主要包括三大功能：a.用户通过自动控制系统输入试验工况，包括测功机的转速，试件扭矩，温度控制台架等；b.测试数据的可视化及数据存储；c.测试系统运行监控，自动控制系统实时监控测功机及被测试件的运行状态，一旦发生异常，自动控制系统发出急停信号，测试系统则会相应发来的急停信号，按一定的规则控制系统停机，保护测试系统不被损坏。NVH测试可以有效降低噪声、帮助汽车厂商优化汽车的发动机和传动系统性能。苏州动力设备测试公司
振动测试可应用于汽车零部件、电池、电子元器件、组件、医药、食品、家具、礼品、陶瓷等行业实验室及生产线上对样品进行相关振动测试。运用振动测试来提高产品可靠性的方法有：1、设计阶段的验证测试（定性、定量测试/疲劳、破坏）；2、生产阶段进行ESS应力筛选；3、品管、品保阶段的可靠度抽检认证；4、接受阶段的验证测试（品质、规格特性功能验证）。振动测量在近代工程领域中有着极其重要的意义和地位，受到普遍的重现，很多部门和单位都在进行实践、探索和研究，新的测量方法和手段也在不断地涌现，这是因为振动是自然界和工程界存在的现象，要利用它来造福人类离不开振动的测量。振动测量的主要用途为：各种利用振动工作的机械（如振动给料、振动打夯、振动压路、振动输送等），振动筛、振动时效设备、动平衡机以及各种激振设备因其高效率低能耗在国民经济中得到大量的应用。为研究其工作机理以提高生产效率和质量，须进行大量的振动测量。在试验室内对正在设计或批量生产的产品进行各种振动试验以考核产品承受振动的能力已成为很多企业的常规任务。安徽电机测试系统供应商盈蓓德科技具备多年开发测试经验，可针对用户的测试需求，专业设计与制造自动化测试设备。
产品的品质管控，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。
汽车动力传动系统试验台架相关服务会根据市场需求状况以及持续增长的电动、混动需求做相应调整。零部件可以在项目早期就在试验台架上进行试验。为您的关键技术及时地提供客观评价。带内燃机的传动系试验台带电动机驱动的传动系试验台带电力驱动系统的传动系试验台，包括使用原车电池用于混合驱动系统的传动系试验台用于混合驱动系统的传动系试验台，包括使用原车电池，用于NVH和耐久性试验的HiL试验台传动系声学试验台（NVH、声学测功机）变速箱异响试验台轨道车辆、多用途车辆、非公路用车试验台–环境模拟试验台流程化功能测试软件可以加载不同测试项，进行序列编辑，设定不同判定标准，从而对测试对象进行质量评判。
BMS（电池系统）是新能源汽车重要零部件，为确保产品质量，需要在生产线终端或者入厂装配前进行大量的功能测试，可针对不同测试需求定制开发完整的测试系统，实现BMS的成品的下线/入厂测试。测试系统利用测试夹具的连接器连接被测件，模拟被测件的运行环境，检测被测件的引脚输出功能是否正常，配合软件进行系统集成并实现自动化测试流程。技术先进性1.整个系统基于成熟软硬件平台设计，稳定可靠；2.模块化架构搭建，便于集成，实现手动/自动测试；3.操作界面友好，便于人机交互；4.灵活的自定义报表，可根据不同需求进行定制；5.能够完成BMS入厂/出厂的定制化测试项目。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。温州测试特点
NVH测试是评估汽车噪音、振动和刚度的关键方法。以性能指标测试、故障诊断、道路模拟试验等为研究内容。苏州动力设备测试公司
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。 苏州动力设备测试公司
