基于人工智能技术的汽车产品噪声检测制造行业大数据应用案例-制造大数据

基于人工智能技术的汽车产品噪声检测

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一、项目背景
汽车产品在测试、制造与使用的过程中，会由动力源及行经路面传递而产生振动，进而形成噪声，对汽车运行噪声的研究是汽车NVH研究的核心任务之一。
某知名汽车制造企业正在推进企业“智能制造”转型升级，引入大数据与人工智能等前沿信息技术应用于汽车噪声分析，将噪声分析从声学测试实验室扩展到汽车的全制造流程。

二、问题与挑战
1.汽车产品NVH测试噪音分贝或噪声倍频程，这种传统测试方法无法识别产品运行中的异音，如发动机异音、总成异响等。
2.对汽车运行噪声的精密全检难以实现，而生产线检测工人听取噪音易产生疲劳和误判，影响生产线整体检验的可靠性。

三、解决方案
基于现有工业互联网平台，结合平台软硬件资源，开发基于人工智能技术的汽车产品噪音智能检测系统，有效解决人工检测无法准确、可靠识别异音的痛点。解决方案过程如下：
阶段1：基于IOT的车辆噪声数据获取
使用IOT技术定位特定噪声采集点并传至系统，使用信息融合滤波降噪等技术，对汽车运转过程中各阶段的音频区段进行智能切割。
阶段2：基于大数据的噪声数据计算管理
实现汽车试验数据的处理、可视化分析、挖掘分析、报告，提升数据的价值发现与利用；实现对采集所得的音频数据进行数据批量分析，分析类型包括NVH常用数据分析算法。
阶段3：基于人工智能技术的噪声数据分析建模与异音智能识别
智能识别模型自动完成音频文件的接入、特征提取、智能判别等工作，输出对应产品的实时判别结果，对异音自动报警，并针对识别结果对产品异音原因进行智能分类，辅助返修排故。

系统实际运行效果

四、应用价值
1.全面实现质检产线“机器换人”，解放质检人员冗余繁复的汽车运行噪声监听工作，大幅节省人力成本。
2.为企业其他分厂生产线部署产品异音检测智能识别系统积累丰富经验，为行业内其他企业生产线智能化改造与转型升级做出示范。

五、适用行业
1.各类汽车制造企业生产线产品异音智能检测。
2.汽车维修企业基于噪声的汽车产品状态检测。

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