在扬声器的生产过程中,所有制造商都希望他们在装配线上生产出高品质、高质量的产品。扬声器异常声检测显得格外重要,虽然国内外也生产出一些检测设备,但是具有价格贵、检测速度慢等不足,不适合在线检测,致使大多数企业检测是依赖人工使用扫频仪通过纯音检听进行判断。此方法需要单独设立听音工位,不仅在生产线等环境嘈杂的场所容易出现误判,而且如果长期耐受大功率驱动下的扬声器所产生的高声压级信号,还会对人的听力造成严重损伤。在目前劳动力日益短缺、工人身心健康更加被关注,以及自动化技术不断取得进步的今天,研究一种稳定可靠的扬声器异常声检测技术迫在眉睫。鉴于此缺陷,国内外学者也提出了很多关于扬声器异常声检测的方法,均可以有效地进行检测,但这些研究只是单纯的区分出扬声器有无异常,并没有对扬声器异常声信号进行有效分类,因此要进一步检测出扬声器异常声类型和程度,是个难点,也是一个新的研究方向。检测出异常程度是为了可以根据不同故障情况,去选择取舍问题,对于那些
在扬声器的生产过程中,所有制造商都希望他们在装配线上生产出高品质、高质量的产品。扬声器异常声检测显得格外重要,虽然国内外也生产出一些检测设备,但是具有价格贵、检测速度慢等不足,不适合在线检测,致使大多数企业检测是依赖人工使用扫频仪通过纯音检听进行判断。此方法需要单独设立听音工位,不仅在生产线等环境嘈杂的场所容易出现误判,而且如果长期耐受大功率驱动下的扬声器所产生的高声压级信号,还会对人的听力造成严重损伤。在目前劳动力日益短缺、工人身心健康更加被关注,以及自动化技术不断取得进步的今天,研究一种稳定可靠的扬声器异常声检测技术迫在眉睫。鉴于此缺陷,国内外学者也提出了很多关于扬声器异常声检测的方法,均可以有效地进行检测,但这些研究只是单纯的区分出扬声器有无异常,并没有对扬声器异常声信号进行有效分类,因此要进一步检测出扬声器异常声类型和程度,是个难点,也是一个新的研究方向。检测出异常程度是为了可以根据不同故障情况,去选择取舍问题,对于那些...
1引言目前,在扬声器质量检测过程中,扬声器响应信号的产生大多采用利用数字合成式正弦信号源,此类型信号发生器具有体积庞大,搬运不便,造价昂贵等一系列问题,而且响应信号采集的起点和终点不能保证特定激励信号扫频周期的起点和终点,难以实现信号的同步采集。在扬声器质量检测过程中,为了获得一个完整扫频周期的扬声器响应信号,目前通常采用的方式为采集3至4个完整扫频周期的扬声器响应信号,并用时频分析方法计算出完整扫频周期的点数及扫频周期信号起始点,截取出一个周期进行分析。由于完整扫频周期信号的截取在计算上存在很大的误差;同时在生产线上,扫频3至4个周期难以满足生产节拍的要求,这在一定程度上影响了信号分析的准确性以及检测系统的实用性,造成了时间上的浪费,为生产线上实时采集分析系统的实现造成了一定的困难。本文基于DDS与虚拟仪器技术,设计采用一种扫频信号发生器及同步采集系统,在满足扬声器质量检测信号标准的同时,实现了信号发出和采集的同步性。由于本方...
号,其相位差被转换为压控振荡器的频率控制电压,1引言以控制压控振荡器的最终工作频率为扬声器的共振作为扬声器在低频响应区的一个重要特频率。性[1],共振频率的检测有利于了解扬声器的品质,逐频扫描方式是在串联电阻的恒流电路中读取并且扬声器的异音故障多数体现在共振频率附单一频率正弦信号激励下,扬声器两端的电压峰峰近。而共振频率的测试方法主要有:(1)值[2]由扬声器。在允许的频率范围内,最大电压峰峰值对应f0测试仪间接测量,该方法依据扬声器的频率特性的频率即为扬声器的共振频率,如图1所示。具体实原理;(2)通过逐频扫描方式。该方法耗时较长,现方法如图2所示。不能满足工业化生产的要求。为了加快测试进连续对数扫频激励时,短时傅里叶变换能够建立响应信号有关时间、频率、能量的三维联合分布[3-4]程,本文选用正弦对数扫频信号激励待测扬声器,。对其响应信号进行短时傅里叶变换以获取扬声器短时傅里叶变换过程中的每个窗对应着一个中心时的共振频率。刻,...
在扬声器生产过程中,由于涂胶不匀、磁隙不等、音圈偏置及导磁体间隙有异物等因素都会使扬声器产生故障,造成其音质发生变化[1]。近年来扬声器故障在线检测的研究发展很快,英国剑桥大学的ManuelDavy和法国的Christian
Doncarli提出用时频分析理论及采用欧式距离等判别方法检测故障扬声器[2-3]。国内对扬声器故障的在线检测也开展了深入的研究。当从扬声器响应信号中提取特征时,由于工厂噪声对特征提取的影响较大,难以实现在线测量。为增强故障特征在扬声器响应信号中的表现,本文采用预加重处理方法,从算法上对噪声加以抑制,再通过时频分析将扬声器响应信号转化为时频矩阵图像,继而截取其主要特征部分进行故障判别。该方法可有效地从扬声器响应信号中提取故障特征信息,从而提高故障扬声器故障识别效率。1扬声器响应信号预处理1.1扬声器响应信号的时频特征分析由扫频信号发生器激励扬声器,通过计算机采集扬声器声音信号样本,并截取其一个完整的扫频周期...
号,难以用传统的傅里叶变换对其进行分析;原因为1引言基于傅里叶变换的谱分析方法分析的系统必须是线国内外扬声器生产中,产品故障检测通常是生性的,数据必须是严格周期或平稳的,否则,给出的谱产线的最后环节,目前大都采用正弦扫频信号激励扬线不具有物理意义。此外,由于扫频频率不连续,扫声器,由人工根据扬声器发出声音的某些特征和差异频频率点外的谐振现象可能无法激励。程度,判定扬声器是否合格,称为“扬声器异音检在音质评价领域,PEAQ是国际电信联盟推荐的测”。这种依靠人工主观评价的检测方法难以保证音质评价算法,该算法很好地建立并应用了人耳感知检测结果的一致性,会因监听人员年龄、性别和监听模型,目前多用于评估音频信号编码器性能,在扬声经验等的不同而有所差别;即使同一个人,因长时间器检测领域鲜有应用。监听产生听觉疲劳也会使检测结果产生差异。由于扬声器异常音作为音质好坏的表现形式,其检测没有统一、客观的检测标准,不利于自动化生产。长问题也属于音质评...