产生噪音的本质是机械振动。由瞬态激励或正常运行期间发生的周期性变化的激励引起的，通过路径传递产生典型的运行工况噪声。当动力学变化引起非典型振荡时，预测性维护公司，会出现与正常噪声的偏差。所有的机械结构都是这样，浙江预测性维护，即使它们只能通过心理声学参数才能区分出来。
如果可以将异常噪声和被测产品的零部件结构对应起来，那么就可以确定噪声源。软件中识别噪声的特征量定义就是基于零部件结构、物理模型和它们的运动学特性
1) PIL(Processer-In-Loops)处理器在环测试，目的是测试自动生成的代码写入控制器后，功能实现上是否与模型有偏差。PIL看似无关紧要，但不做重视也会引起一些不良后果（如调度问题、CPU Load，堆栈溢出等）
2) HIL(Harware-In-Loops)硬件在环测试，电机预测性维护，测试控制器完整系统功能，一般会搭建控制器所在系统的测试台架，使用电气元件模拟传感器（如温度）和执行器（如风扇负载）的电气特性，验证完整的系统功能。
一般来说，评估噪声和振动的性能试验台必须满足一致性和重复测试精度的要求。测量系统分析（MSA）可以系统的评估整个测试台架的重复性、稳定性，设备预测性维护，振动和噪声隔振要求。只有稳定重复精度高的试验台架才可以在生产线上测试低噪声振动的零部件，识别产品故障。另一点需要注意，在试验室条件下或在整车测试条件下的测量限值，必须适应试验台上变化的边界条件。
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