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應(yīng)用
為不同行業(yè)客戶提供數(shù)據(jù)管理、分析展現(xiàn)、深度挖掘的數(shù)據(jù)運營方案,幫助企業(yè)實現(xiàn)內(nèi)部業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)化,數(shù)據(jù)價值化的全面升級。
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基于人工智能技術(shù)的汽車產(chǎn)品噪聲檢測
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一、項目背景
汽車產(chǎn)品在測試、制造與使用的過程中,會由動力源及行經(jīng)路面?zhèn)鬟f而產(chǎn)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(wù)之一。
某知名汽車制造企業(yè)正在推進企業(yè)“智能制造”轉(zhuǎn)型升級,引入大數(shù)據(jù)與人工智能等前沿信息技術(shù)應(yīng)用于汽車噪聲分析,將噪聲分析從聲學(xué)測試實驗室擴展到汽車的全制造流程。

二、問題與挑戰(zhàn)
1.汽車產(chǎn)品NVH測試噪音分貝或噪聲倍頻程,這種傳統(tǒng)測試方法無法識別產(chǎn)品運行中的異音,如發(fā)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(xiàn),而生產(chǎn)線檢測工人聽取噪音易產(chǎn)生疲勞和誤判,影響生產(chǎn)線整體檢驗的可靠性。

三、解決方案
基于現(xiàn)有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,結(jié)合平臺軟硬件資源,開發(fā)基于人工智能技術(shù)的汽車產(chǎn)品噪音智能檢測系統(tǒng),有效解決人工檢測無法準(zhǔn)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(shù)據(jù)獲取
使用IOT技術(shù)定位特定噪聲采集點并傳至系統(tǒng),使用信息融合濾波降噪等技術(shù),對汽車運轉(zhuǎn)過程中各階段的音頻區(qū)段進行智能切割。
階段2:基于大數(shù)據(jù)的噪聲數(shù)據(jù)計算管理
實現(xiàn)汽車試驗數(shù)據(jù)的處理、可視化分析、挖掘分析、報告,提升數(shù)據(jù)的價值發(fā)現(xiàn)與利用;實現(xiàn)對采集所得的音頻數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)批量分析,分析類型包括NVH常用數(shù)據(jù)分析算法。
階段3:基于人工智能技術(shù)的噪聲數(shù)據(jù)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(yīng)產(chǎn)品的實時判別結(jié)果,對異音自動報警,并針對識別結(jié)果對產(chǎn)品異音原因進行智能分類,輔助返修排故。


基于人工智能技術(shù)的汽車產(chǎn)品噪聲檢測系統(tǒng)實際運行效果 
系統(tǒng)實際運行效果

四、應(yīng)用價值
1.全面實現(xiàn)質(zhì)檢產(chǎn)線“機器換人”,解放質(zhì)檢人員冗余繁復(fù)的汽車運行噪聲監(jiān)聽工作,大幅節(jié)省人力成本。
2.為企業(yè)其他分廠生產(chǎn)線部署產(chǎn)品異音檢測智能識別系統(tǒng)積累豐富經(jīng)驗,為行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)生產(chǎn)線智能化改造與轉(zhuǎn)型升級做出示范。

五、適用行業(yè)
1.各類汽車制造企業(yè)生產(chǎn)線產(chǎn)品異音智能檢測。
2.汽車維修企業(yè)基于噪聲的汽車產(chǎn)品狀態(tài)檢測。


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