背景：這家新興制造商在電驅生產下線 NVH 測試方面經驗相對較少，但希望通過高質量的產品在市場上立足。測試過程：他們在測試中使用了專業(yè)的電驅系統(tǒng)測試臺架，模擬多種實際工況，如不同的車速、負載變化等。在測試過程中發(fā)現(xiàn)，齒輪箱的嚙合噪聲在特定工況下較為明顯。解決方案：通過與齒輪供應商緊密合作，提高齒輪的加工精度，嚴格控制齒輪的齒形誤差和表面粗糙度。同時，優(yōu)化了齒輪箱的潤滑系統(tǒng)，選用了更合適的高性能潤滑劑，減少了齒輪間的摩擦和磨損。成果：經過一系列改進后，在電驅系統(tǒng)下線測試中，齒輪箱嚙合噪聲降低了約 8dB（A），聲振粗糙度也得到明顯改善。產品在市場初期就獲得了消費者對于車輛安靜性和舒適性的認可，為品牌的發(fā)展打下堅實基礎。NVH 測試在生產下線至關重要，能保證車輛品質，優(yōu)化性能。常州電動汽車生產下線NVH測試方案

優(yōu)化EOL測試，廠家可以采取以下措施：分步優(yōu)化測試節(jié)拍：在小批量生產的初步階段，EOL測試工況多且時間長，需要分步優(yōu)化測試節(jié)拍以滿足生產需求。加強測試系統(tǒng)的一致性：對測試系統(tǒng)進行MSA（Measurement System Analysis）分析，確保測試系統(tǒng)的一致性和準確性。引入新技術：利用神經網絡、大數(shù)據(jù)等新技術對EOL測試數(shù)據(jù)進行深入分析和挖掘，提高測試的準確性和效率。綜上所述，電驅動總成的NVH EOL下線檢測是確保電動汽車質量的重要環(huán)節(jié)。通過完善的測試系統(tǒng)和流程、嚴格的技術要求和標準以及不斷的應用與優(yōu)化措施，可以確保出廠產品的NVH性能滿足客戶期望并降低生產成本。寧波高效生產下線NVH測試系統(tǒng)生產下線的 NVH 測試，出色獨特，排查車輛噪聲來源，提升品質。

汽車電驅NVH下線檢測通常包括以下幾個方面的內容：在數(shù)據(jù)采集方面，對使用的儀器設備、測量方法以及數(shù)據(jù)記錄的要求都有相應的標準，例如采用A計權網絡、1/3倍頻程等測量聲級2。結果判定及修正標準：當被測電驅橋各測點所測得噪聲值與該點的本底噪聲值之差小于3dB時，該測量值無效；等于3dB到10dB時，需要按照特定的表格進行修正2。不過，電驅系統(tǒng)的NVH測試標準仍在不斷發(fā)展和完善中，隨著技術的進步和對汽車舒適性要求的不斷提高，相關標準也會不斷更新和細化。

生產下線NVH測試的目的發(fā)現(xiàn)異響產品：EOL（End of Line，即生產線末端）下線測試系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)“有異響”的產品，將不規(guī)則異響噪音定位于特定部件，并找到根本原因，從而實現(xiàn)高效維修。優(yōu)化維修成本：在零部件級別時發(fā)現(xiàn)問題并替換，成本相對較低；而在整車級別再發(fā)現(xiàn)問題并進行維修和替換，成本會大幅增加。因此，通過早期的NVH檢測提前發(fā)現(xiàn)問題，可以***降低維修成本。生產統(tǒng)計分析：通過存儲100%生產測試的所有結果，可以生成結果數(shù)據(jù)庫，進行生產數(shù)據(jù)統(tǒng)計學分析。這有助于快速定位和解決質量問題，降低產線生產影響，并對產品質量變化進行預警。生產下線的 NVH 測試，獨特出色功能，排查車輛噪聲。提升品質，減少振動。

生產線上的下線EOL（End of Line）NVH（Noise、Vibration、Harshness，即噪聲、振動與聲振粗糙度）檢測測試是一個關鍵環(huán)節(jié)，它對于確保產品的NVH性能至關重要。以下是對生產線下線EOL NVH檢測的詳細解析：一、EOL NVH檢測的定義與目的EOL NVH檢測是指在生產線的末端，對已完成裝配的產品進行噪聲、振動等方面的檢測，以評估其NVH性能是否滿足設計要求。這一環(huán)節(jié)的目的在于確保產品在實際使用中能夠提供良好的噪聲和振動控制，提升用戶的駕駛或使用體驗。生產下線開展 NVH 測試，良好出色，確保車輛舒適運行，品質優(yōu)。無錫控制器生產下線NVH測試聲學

生產下線進行 NVH 測試，功能實用，可排查問題。提升品質，降低振動。常州電動汽車生產下線NVH測試方案

電驅NVH下線測試技術的發(fā)展趨勢如下：智能化與自動化：測試流程自動化：未來的下線測試系統(tǒng)將能夠自動完成測試流程的規(guī)劃、執(zhí)行和數(shù)據(jù)采集，減少人工干預，提高測試效率和準確性。例如，測試設備可以根據(jù)預設的測試程序，自動對電驅系統(tǒng)進行不同工況下的測試，并實時記錄數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析智能化：借助人工智能和機器學習算法，對大量的測試數(shù)據(jù)進行深度分析和挖掘，能夠自動識別潛在的NVH問題，并提供準確的診斷和解決方案。例如，通過對歷史測試數(shù)據(jù)的學習，系統(tǒng)可以預測新的電驅系統(tǒng)可能出現(xiàn)的NVH問題，并提前進行優(yōu)化。常州電動汽車生產下線NVH測試方案