上海盈蓓德智能科技有限公司2025-08-19

動(dòng)力總成早期損傷（如軸承微裂紋、齒輪齒面剝落）的振動(dòng) / 噪聲信號(hào)常被背景噪聲掩蓋，需通過 “高精度采集 + 智能解析” 雙路徑突破： 首先，采用 BLE/ZigBee 低功耗無(wú)線傳感器陣列，在動(dòng)力總成關(guān)鍵部位（如曲軸軸承、減速器齒輪箱）部署高靈敏度加速度傳感器（采樣率≥48kHz），同步采集時(shí)域振動(dòng)信號(hào)，結(jié)合邊緣計(jì)算預(yù)處理（如降噪濾波），減少環(huán)境干擾對(duì)微弱信號(hào)的掩蓋，參考此前無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò) “將傳輸量減少 60%” 的技術(shù)邏輯； 其次，引入 AI 深度學(xué)習(xí)模型，基于歷史損傷樣本（如 200 + 組軸承早期裂紋數(shù)據(jù)）訓(xùn)練特征識(shí)別算法，可精細(xì)捕捉 0.5dB 級(jí)的聲壓差異或微米級(jí)的振動(dòng)位移變化 —— 類似昇騰技術(shù) “99.7% 異響識(shí)別準(zhǔn)確率” 的應(yīng)用，能從正常運(yùn)行噪聲中剝離出早期損傷的特征頻率（如軸承外圈損傷的特征頻率 = 外圈滾道接觸頻率），實(shí)現(xiàn)損傷信號(hào)的有效提取。

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