代替人耳檢測異響的技術雖然帶來了諸多便利和效率提升，但仍然存在一些缺點。以下是對這些缺點的分點表示和歸納：技術成本較高：引入先進的異響檢測系統，聲學成像儀、聲學相機等設備，需要較高的投資成本，對于小型企業或預算有限的情況可能不太適用。**設備的維護和升級也需要額外成本。對環境要求較高：這些設備可能在特定的工業環境下工作效果比較好，但在其他復雜或惡劣的環境下可能受到限制。環境中的其他噪聲和干擾可能會影響設備的檢測精度。異音異響檢測系統可以幫助識別電機馬達中的機械故障，如軸承的磨損、齒輪的問題或者其他運轉部件的異常。南京功能異響檢測數據

電機異響檢測方法。聽診棒診斷：可以使用聽診棒接觸電機表面，通過聽電機運行時的聲音來判斷是否存在故障。如果聽到“嗡嗡”聲或“喀喀”聲，可能是電機過載或軸承缺油等故障，如果聽到“咝咝”聲或“噼啪”聲，可能是電機絕緣不良或線圈接觸不良等故障。耳聽診斷：通過耳朵直接聽電機運行時的聲音來判斷是否存在故障。如果聽到均勻無雜音的“嗡嗡”聲，說明電機運行正常。如果聽到“嗡嗡”聲非常大或者時高時低，可能是超負荷運轉、三相電流不平衡或斷相運轉所引起的。如果聽到“嚓嚓”的碰撞聲，可能是定子與轉子相擦。觀察外觀：通過觀察電機的外觀來判斷是否存在故障。如果電機表面有明顯的發熱或變色，可能是電機過載或軸承缺油等故障。如果電機表面有漏油的痕跡，可能是電機內部的密封件損壞或老化所引起的。檢查電源：通過檢查電源是否正常來判斷是否存在故障。如果電源電壓過低或過高，可能是電源線路或電源設備的問題。檢查負載：通過檢查負載是否正常來判斷是否存在故障。如果負載過大或過小，可能是負載設備的問題。專業異響檢測檢測技術異響檢測系統可以獲得異音判別參數，參數的選擇與優化。這類技術的應用很大提高了檢測效率和準確性。

系統由異音異響自動檢測系統軟件、工業計算機、信號采集與控制模塊、夾具和傳感器組成。系統軟件實現序列控制、異音異響信號自動采集、分析和判斷功能。異音信號采集與控制模塊完成異音異響信號的模數轉換、以及完成系統與外界的交互控制功能。夾具實現被測物的安裝，以及傳感器的合理安裝的功能。系統特點?生產線自動化測試?聲學和振動測試方式**可選?標準接口支持集成于復雜的產線/產線終端測試系統?***可視化分析界面?序列測試方式，一次完成多個工況測試常見被測產品（1）汽車零部件：各類小風扇、各類電機、齒輪箱等（2）家用電器：洗衣機、抽油煙機、風扇等

異音異響自動化檢測系統適用于生產線檢測產品噪聲和異響，是一套集**靜音環境箱、異音聲學測量、數據處理和自動化控制為一體的異音智能檢測系統。該系統為用戶提供了一種**本底噪聲的測試環境，基于心理聲學模型的AI算法，能精細識別異響，與傳統靠人工主觀識別的方式相比，該系統提供了一種效率更高、更穩定可靠的客觀測量及數據處理方式。 工業制造領域中的小型電動部件，在出廠時需要對噪音與異響進行檢測是否達標，實現這個目的需要具備兩個條件，其一，需要25分貝以下的檢測環境（受限于常規的降噪技術，在嘈雜的制造生產線上非常難以實現），其二，需要精密程度到達類似于人耳微觀聽覺分辨能力的聲學檢測設備，先進的異響聲學檢測技術通常依賴于復雜的算法和數據處理技術，需要專業的技術人員進行操作和維護。

傳統檢測方法：在過去的生產實踐中，電機異音異響通常是通過人工巡檢的方式來進行。這意味著定期有專業技術人員親臨現場，通過聽覺和經驗來判斷電機的運行狀態。然而，這種方法存在著一系列問題，包括周期性檢測可能錯過瞬時的異常，主觀判斷容易受到個體經驗的影響等。新興智能檢測技術的引入：為了解決傳統檢測方法的不足，制造業紛紛引入新興的智能檢測技術。這包括了高精度傳感器、先進的聲學分析算法以及云計算等技術的應用。通過將傳感器安裝在電機附近，實時監測電機運行中的聲音，并通過云平臺對聲音數據進行大數據分析，智能檢測系統能夠更快速、更準確地檢測到電機異音異響問題。人工智能基于心理聲學模型，本系統可模擬人的學習可判斷過程，通過特定的聲學算法模型準確識別異音異響。紹興減振異響檢測數據

電動汽車驅動電機工作狀態的異音異響測試。用于生產線終檢EOL階段。南京功能異響檢測數據

一種電機異音異響的檢測方法,包括以下步驟:第一步:將電機處于空載狀態下進行音頻采集;第二步:將所采集到的電機的時域音頻信號經過傅立葉變換轉換為頻域波形;第三步:判斷是否存在異音,具體是:若電機的正常頻域范圍的比較高值外存在波形,則表明此電機存在異音;若電機的正常頻域范圍的比較高值外不存在波形,則表明此電機不存在異音.本發明包括對空載電機的音頻采集,將音頻信號轉換為頻域波形以及判斷是否存在異音三個步驟,方法精簡,操作方便,適合***使用;通過判斷電機的正常頻域范圍的比較高值外是否存在波形而確定電機是否存在異音,克服了現有因采用主觀聽力辨別而存在的偏差,對電機的異音判斷精細度高。南京功能異響檢測數據