制動系統(tǒng)的異響與 NVH 性能關乎行車安全與舒適性。在制動過程中，若剎車片與剎車盤之間存在異物、磨損不均或剎車卡鉗回位不暢，會產生尖銳的 “吱吱” 聲或沉悶的 “嘎嘎” 聲。此外，制動系統(tǒng)在工作時的振動傳遞至車身，也可能引發(fā)車內的異常振動感受。為檢測制動系統(tǒng)的 NVH 問題，通常采用制動噪聲測試設備，在模擬制動工況下，測量剎車片與剎車盤的接觸壓力分布、摩擦系數變化以及制動系統(tǒng)的振動特性。通過高速攝像技術觀察制動過程中剎車片與剎車盤的動態(tài)接觸情況，分析異響產生的瞬間特征，以便針對性地改進制動系統(tǒng)設計，如優(yōu)化剎車片材料配方、改進剎車卡鉗結構等，降**動噪聲，提升制動系統(tǒng)的 NVH 性能 。基于深度學習的 NVH 測試系統(tǒng)，在生產下線環(huán)節(jié)可實現(xiàn)電子節(jié)氣門執(zhí)行器異響檢測。異響檢測技術規(guī)范

水泵異響檢測需聯(lián)動溫度與部件檢查。發(fā)動機運行 30 分鐘后，若冷卻液溫度超過 95℃且伴隨 “嗚嗚” 聲，用紅外測溫儀測量水泵殼體溫度，與缸體溫度差超過 10℃即為異常。關閉發(fā)動機后，用手轉動水泵皮帶輪，感受是否有軸承卡滯，正常應轉動順滑無雜音。拆卸水泵后，檢查葉輪是否松動，用拉力計測試葉輪與軸的連接強度，拉力應大于 500N。同時檢查水泵水封是否漏水，若葉輪背面有銹跡，說明水封失效。安裝新水泵時需更換密封墊，并按對角線順序擰緊固定螺栓（扭矩 15-20N?m），防止殼體變形。狀態(tài)異響檢測生產廠家為執(zhí)行器異響檢測提供高頻（48kHz 采樣率）原始信號，配合邊緣計算實現(xiàn) 200ms 內的異響檢測判定。

在汽車零部件異響和 NVH 檢測中，實驗環(huán)境的模擬至關重要。為準確復現(xiàn)車輛在實際行駛中的各種工況，常利用環(huán)境模擬試驗艙，可模擬不同的溫度、濕度、氣壓等環(huán)境條件，結合四立柱振動臺架，模擬各種路況，如顛簸路、搓板路、比利時路等。在這種模擬環(huán)境下，對整車及零部件進行 NVH 測試，能夠更真實地激發(fā)零部件的異響問題，***評估車輛在不同環(huán)境和工況下的 NVH 性能。例如，在高溫環(huán)境下，塑料零部件可能因熱脹冷縮導致裝配間隙變化，引發(fā)異響；在潮濕環(huán)境中，金屬部件容易生銹，影響其動態(tài)性能，產生異常振動與噪聲。通過環(huán)境模擬試驗，可提前發(fā)現(xiàn)并解決這些潛在的 NVH 問題，提高汽車產品的質量和可靠性 。

針對汽車傳動系統(tǒng)的零部件異響檢測，往往需要在底盤測功機上進行。當車輛在測功機上模擬不同車速行駛時，傳動軸、半軸等旋轉部件若存在動平衡偏差，會在特定轉速下產生周期性異響，比如高速行駛時的 “嗚嗚” 聲。檢測人員會通過振動傳感器捕捉傳動軸的振幅，結合異響頻率計算不平衡量，為后續(xù)的校正提供數據支持。汽車密封件的異響檢測需考慮環(huán)境因素的影響。車門密封條、天窗膠條等部件在長期使用后，若出現(xiàn)老化或安裝錯位，車輛行駛時會因氣流沖擊產生 “口哨聲”，尤其在高速行駛時更為明顯。檢測人員會在風洞中模擬不同風速和風向，使用壓力傳感器檢測密封件的貼合度，同時記錄異響產生的風壓條件，確定密封失效的具**置。異響檢測常用設備包括高靈敏度麥克風、聲級計及振動傳感器，可同步記錄聲音信號與對應部位的振動數據。

人工檢測的要點與局限：人工檢測在某些場景下仍是下線異響檢測的手段之一。訓練有素的檢測人員憑借經驗，使用聽診器等工具貼近產品關鍵部位聆聽聲音。比如在電機檢測中，檢測人員可通過聽電機運轉聲音的節(jié)奏、音調變化，初步判斷是否有異常。然而，人工檢測存在明顯局限。人的聽力易受環(huán)境噪聲干擾，在嘈雜的生產車間，微小的異響可能被忽略。而且不同檢測人員對聲音的敏感度和判斷標準存在差異，主觀性強，長時間檢測還容易導致疲勞，降低檢測的準確性和穩(wěn)定性。據統(tǒng)計，人工檢測的誤判率有時可達 10% - 20% ，難以滿足大規(guī)模、高精度的生產檢測需求。基于振動與聲學信號的汽車執(zhí)行器異響檢測系統(tǒng)，能通過頻譜分析識別齒輪磨損的特征頻率，提供定量依據。上海國產異響檢測聯(lián)系方式

異響檢測工況涵蓋怠速、低速行駛、開關車門、座椅調節(jié)等，模擬用戶日常使用場景中可能出現(xiàn)異響的各類操作。異響檢測技術規(guī)范

隨著汽車技術的發(fā)展，智能傳感器與大數據分析在汽車零部件異響和 NVH 檢測中發(fā)揮著越來越重要的作用。智能傳感器可實時采集車輛各系統(tǒng)、各部件的振動、噪聲、溫度、壓力等多源數據，并通過無線傳輸技術將數據上傳至云端。利用大數據分析算法，對海量數據進行挖掘、分析和處理，能夠建立車輛 NVH 性能的數字模型，實現(xiàn)對車輛 NVH 狀態(tài)的實時監(jiān)測與預測。例如，通過對發(fā)動機振動數據的長期分析，可預測發(fā)動機零部件的磨損趨勢，提前預警可能出現(xiàn)的異響故障；對整車噪聲數據的實時監(jiān)測，能及時發(fā)現(xiàn)車輛在行駛過程中突發(fā)的 NVH 問題。基于智能傳感器與大數據分析的檢測技術，**提高了汽車零部件異響和 NVH 檢測的效率與準確性，為汽車的智能化維護與管理提供了有力支撐 。異響檢測技術規(guī)范