目前，断路器故障诊断多将声音和振动结合起来组成声振联合诊断，异音检测机构，这需要同时对声音、振动信号提取特征向量，从而导致特征向量数量过多，异音检测，小样本工况下缺乏诊断信服力。其次，生产线异音检测，经验模态分解及其改进方法等声振联合方法计算量较大且在重复试验时结果存在一定分散性。此外，振动信号的加入意味着需要对断路器机构额外接触式安装传感器，增加了操作的复杂性。
工业声学下线检测系统
异音异响：基于人工智能的异音异响检测；
共振声学：基于固有频率锤击的结构内部缺陷检测。
汽车座椅滑轨振动噪声下线检测系统振动测试：振动加速度rms值、时频图；
噪声测试：dBA、响度、粗糙度、抖动度、音调度；
异音测试：代替人工完成听音检测；
统计追溯：产品数据追溯和统计分析；
自 动 化：上料、扫码、检测、分拣，节拍小于18s；
故障分类：可有效识别焊渣、剐蹭、抖动等故障类型。
信号的测量不受这种限制，质量异音检测技术，上述场合均可采集设备的声学信号进行故障诊断，因而声学故障诊断技术的研究变得十分重要。声学故障诊断技术具有如下特点：非接触式测量、设备简单、速度快、信号易于测取、易于发现早期故障、无须事先粘贴传感器、可对移动目标进行在线监测等，尤其在不易测量振动信号的场合得到广泛应用，声学故障诊断已成为近年来故障诊断领域新的发展方向。
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