數據采集與處理系統是生產下線 NVH 測試的**支撐。該系統由硬件設備與軟件平臺組成。硬件方面，包括高精度的數據采集卡、信號調理器等設備，負責將傳感器采集到的模擬信號轉換為數字信號，并進行放大、濾波等預處理。軟件平臺則具備強大的數據處理與分析功能，能夠對采集到的海量數據進行存儲、管理與分析。在數據采集過程中，需根據測試需求設定合適的采樣頻率、采樣時間等參數，確保采集到的數據能夠完整、準確地反映產品的 NVH 特性。采集后的數據經軟件處理，可生成各種圖表與報告，如頻譜圖、瀑布圖、振動加速度曲線等，直觀展示產品的 NVH 性能變化趨勢，方便技術人員進行分析與決策。同時，數據處理系統還具備數據對比功能，可將當前測試數據與標準數據、歷史數據進行對比，快速判斷產品是否存在異常。生產下線 NVH 測試是汽車出廠前的關鍵環節，通過快速檢測整車及部件的振動噪聲狀態，確保符合出廠標準。寧波自動化生產下線NVH測試噪音
生產下線 NVH 問題成因復雜，涉及多個方面。從內部因素看，產品的機械結構設計不合理，像部件間的間隙過大、配合精度不足，會導致在運轉過程中產生碰撞和摩擦噪聲；動力系統的不平衡，如發動機曲軸的動平衡不佳，會引發強烈振動。從外部因素來講，產品運行環境的影響不可忽視，例如汽車在不同路況行駛時，路面的不平整會通過輪胎傳遞給車身，造成振動和噪聲；高速行駛時，空氣與車身的摩擦也會產生氣動噪聲。NVH 問題對產品有著諸多負面影響。在汽車領域，嚴重的 NVH 問題會極大降低駕乘舒適性，使消費者對產品質量產生質疑，影響品牌形象。長期的異常振動還可能導致零部件疲勞損壞，降低產品的可靠性和耐久性，增加維修成本。在其他機械設備中，過高的噪聲和振動不僅會干擾設備的正常運行，還可能對操作人員的身體健康造成損害，如引發聽力下降、身體疲勞等問題。國產生產下線NVH測試供應商生產下線的氫能源車在 NVH 測試中，重點監測燃料電池系統運行噪音，經優化后，噪音水平與同級別電動車持平。
生產下線NVH測試采集到的數據需要通過專業的分析軟件進行處理和分析。數據分析軟件具備多種功能，如時域分析、頻域分析、階次分析等。時域分析可以直觀地顯示噪聲和振動信號隨時間的變化情況，幫助工程師發現信號中的異常脈沖和瞬態現象。頻域分析則通過傅里葉變換等算法，將時域信號轉換為頻域信號，能夠清晰地展示信號中不同頻率成分的分布情況，從而確定噪聲和振動的主要頻率來源。階次分析在旋轉機械的 NVH 測試中應用***，它以旋轉部件的轉速為基準，分析與之相關的振動和噪聲信號，有助于識別由于齒輪嚙合、軸系不平衡等原因引起的階次噪聲和振動。
下線 NVH 測試與汽車生產工藝緊密相連。在產品設計階段，就需考慮 NVH 性能對生產工藝的要求，如零部件的材料選擇、結構設計要便于 NVH 測試。在制造過程中，生產工藝的穩定性直接影響產品 NVH 性能。以變速器裝配工藝為例，若齒輪裝配時的同心度偏差過大，會導致變速器運行時振動加劇、噪聲增大，下線 NVH 測試難以通過。因此，優化生產工藝，采用高精度的裝配設備和先進的裝配工藝，嚴格控制裝配公差，可提高產品 NVH 性能合格率。同時，下線 NVH 測試結果也能反饋到生產工藝改進中，通過分析測試不合格產品的問題，反向優化生產工藝參數，形成良性循環，不斷提升汽車生產制造水平 。這款生產下線的運動型轎車在 NVH 測試中，特別強化了發動機艙隔音，急加速時車內噪音增幅不超過 8 分貝。
生產下線的 NVH 測試在數據檢測手段上極為豐富。聲壓測量是基礎手段之一，通過高精度的聲壓傳聲器，能精細測量空間中的聲壓值，單位為 dB。其測量結果可直觀反映噪聲強度，是評估 NVH 性能的重要依據。振動測量方面，加速度傳感器發揮著關鍵作用。它能檢測位移、速度或加速度，在汽車生產下線測試中，多測量加速度。例如在發動機生產下線檢測時，在發動機外殼關鍵部位安裝加速度傳感器，能實時監測發動機運行時的振動情況。時域分析基于傳感器采集的數據，能展現出實際振動隨時間的變化曲線，從中可清晰分析出瞬時性的敲擊、磕碰等異常。頻域分析則借助快速傅里葉變換（FFT），將時域信號轉換為頻域信號，進一步挖掘振動信號的頻率特征，幫助技術人員更深入了解產品的 NVH 性能 。生產下線 NVH 測試借助自動化測試平臺，能在短時間內完成整車噪聲聲壓級、振動加速度等參數的測量。南京汽車及零部件生產下線NVH測試介紹
生產下線的混動車 NVH 測試包含油電切換瞬間的噪音監測，確保動力模式轉換時車內無明顯突兀聲。寧波自動化生產下線NVH測試噪音
生產下線 NVH 測試基于聲學與振動學原理，結合先進的傳感器技術與信號處理算法實現。測試過程中，高靈敏度的加速度傳感器、麥克風等設備被部署在產品關鍵部位，實時采集運行過程中產生的振動信號與聲音信號。這些原始信號包含大量復雜信息，需通過快速傅里葉變換（FFT）等算法，將時域信號轉換為頻域信號，以便分析不同頻率下的振動與噪聲特征。同時，機器學習與人工智能技術的應用，使系統能夠對海量測試數據進行深度學習，建立產品正常運行狀態下的 NVH 特征模型。當實際測試信號偏離預設模型閾值時，系統會自動報警并定位問題部件，實現對 NVH 缺陷的精細識別。例如，在電機生產下線測試中，通過分析軸承運轉的振動頻譜，可快速判斷軸承磨損程度或安裝異常。寧波自動化生產下線NVH測試噪音
