隨著人工智能技術的發展，其在生產下線 NVH 測試中得到了廣泛應用。利用機器學習算法，對大量的 NVH 測試數據進行訓練，構建故障診斷模型。這些模型能夠自動識別數據中的特征模式，判斷產品是否存在 NVH 問題，并預測潛在故障。例如，通過對正常產品與故障產品的聲學和振動數據進行學習，模型可準確區分不同類型的噪聲與振動特征，實現故障的快速定位與診斷。深度學習算法還可進一步挖掘數據中的隱藏信息，提高故障診斷的準確性與可靠性。此外，人工智能技術還可用于優化 NVH 測試方案，根據產品特點與測試需求，自動調整測試參數與傳感器布局，提高測試效率與質量。為提升豪華感，生產下線的旗艦車型 NVH 測試增加了關門聲品質評估，要求關門瞬間噪音柔和且衰減迅速。智能生產下線NVH測試診斷
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。常州電機生產下線NVH測試標準生產下線的混動車 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。
NVH 測試結果的分析與解讀在生產下線環節至關重要。以變速器測試為例，當測試圖譜出現異常時，需深入分析。若時域分析圖顯示有不規則的尖峰，可能意味著變速器內部存在零件碰撞或磨損。從頻域分析角度，若特定頻率出現異常峰值，可能與齒輪嚙合頻率相關，提示齒輪存在加工精度問題或齒面損傷。在實際生產中，常采用多種評價方式。如相對質量品質 qi/r 評價方式，通過計算超出限值能量與對應限值總和，再與階次分析儀中的相對閥值運算，得出評價結果。當 qi/r 值處于不同范圍時，用不同顏色表格標識，綠色**合格，黃色為臨界，紅色則不合格，直觀清晰地為生產決策提供依據，決定產品是否可進入下一環節或需返工處理 。
生產下線 NVH 測試技術***解析在現代制造業，尤其是汽車制造等領域，產品的噪聲、振動與聲振粗糙度（Noise、Vibration、Harshness，簡稱 NVH）性能已成為衡量產品品質的關鍵指標之一。生產下線 NVH 測試技術作為確保產品 NVH 性能達標的重要手段，正日益受到行業的高度關注。NVH 問題概述NVH 中的噪聲指產品在運行過程中產生的各種不規則聲音，如汽車發動機的轟鳴聲、空調系統的風聲等。振動是指產品各部件在力的作用下產生的周期性往復運動，像發動機運轉時引發的車身振動。聲振粗糙度則是噪聲和振動綜合作用于人體感官所產生的不舒適感，比如車輛行駛時的抖動與異常聲響給駕乘人員帶來的不良體驗。生產下線 NVH 測試的效率直接影響整車生產節拍，因此車企通常會采用自動化測試流程，縮短單輛車的測試時間。
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 。生產下線 NVH 測試是車輛出廠前的關鍵環節，旨在通過專業設備檢測噪聲、振動與聲振粗糙度是否符合設計標準。常州電動汽車生產下線NVH測試臺架
生產下線的車型 NVH 測試報告將作為車輛合格證明的重要組成部分，詳細記錄各工況下的噪音、振動數據。智能生產下線NVH測試診斷
聲學測試是生產下線 NVH 測試的重要組成部分。通過布置多個高精度麥克風，構建聲學測試陣列，可***采集產品運行時發出的噪聲信號。這些麥克風需根據產品結構特點與噪聲源可能分布位置合理布局，以準確捕捉不同頻率、不同方向的噪聲。采集到的聲學信號經放大、濾波等預處理后，輸入到聲學分析軟件中，進行頻譜分析、聲強分析等操作。頻譜分析能夠將噪聲分解為不同頻率成分，幫助技術人員識別噪聲的主要頻率特征，判斷是低頻噪聲、高頻噪聲還是寬頻噪聲；聲強分析則可確定噪聲源的位置與強度，為噪聲控制提供精細方向。例如，在汽車 NVH 測試中，通過聲學測試可發現發動機艙噪聲、風噪、胎噪等問題，并針對性地進行優化改進。智能生產下線NVH測試診斷
