宁波慧声(多图)-汽车状态监测

测试台架测试台架zui优的解决方案是将NVH测试集成到产品性能测试台架中，在对产品的功能性测试过程中，完成振动噪声的指标评估。由于成本限制，单独在生产线上安装一个NVH测试台架通常是不可行的。另一方面，NVH测试也很少在整车的下线检测中进行，这是由于整车的下线检测的边界条件很难控制。整车内外饰的差异性，非线性，传感器的安装位置，整车的测试工况的一致性，都会带来振动和噪声特性的差异，给测试评估带来挑战。

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，汽车状态监测，会出现与正常噪声的偏差。所有的机械结构都是这样，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

电池管理系统（BMS）测试

电池管理系统的测试更多侧重软件测试，一般在软件功能开发过程中进行。

与尚未量产的自动驾驶系统偏向于使用C语言实现软件设计不同，现今成熟的电动汽车控制系统（如整车控制器、电机控制器、电池管理系统）软件都是以模型为基础的软件开发（Model-Based-Design）。MBD开发相比C的优点是能够以图形化的方式表达复杂的逻辑、代码可读性、可移植性、开发调试便利程度都大大增强，同时利用成熟的代码生成工具链，也避免了手工代码容易产生的低级错误。

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