VCU是新能源汽车关键零部件，为确保其产品质量，需要在生产线终端或者入厂装配前进行测试，针对不同测试需求定制开发完整的测试系统，实现VCU成品的下线/入厂测试既VCU生产线终端（EOL）测试。测试系统利用测试夹具的连接器连接被测件，模拟被测件的运行环境，检测被测件的引脚输出功能是否正常，配合软件进行系统集成并实现自动化测试流程。技术先进性1.整个系统基于成熟软硬件平台设计，稳定可靠；2.模块化架构搭建，便于集成，实现手动/自动测试；3.操作界面友好，便于人机交互；4.灵活的自定义报表，可根据不同需求进行定制；5.能够完成VCU入厂/出厂的定制化测试项目。系统分为驱动、数据分析、数据处理几个部分。驱动位于底层，实现和硬件设备的通信；驱动获取的数据通过软件进行分析、处理，并完成任务的分发。通过软硬件设备的联合工作完成整车下线功能的检测。Anovis基于振动故障检测算法，结合自动极限自适应、经典NVH测量特征，在几秒钟内自动识别产品或工艺异常。广东耐久测试应用
针对汽车电动燃油泵手工检测操作不便，数据精度差、效率低等问题，以某款汽车燃油泵为研究对象，研制一种基于LabVIEW环境和数据采集卡的汽车电动燃油泵性能测试系统。该系统通过NI—USB6210数据采集卡采集燃油压力、燃油流量、油泵工作电压和工作电流等参数，以LabVIEW编制的上位机界面实现控制参数的设定、油泵性能评价、数据显示、存储、历史记录查询等功能。实验结果表明，该系统的测试时问较传统检测方法缩短了90%，燃油泵性能的测试精度和检测效率均有大幅提高。电动燃油泵是汽车发动机燃油供给系统中的关键部件，其作用是提供足够的燃油压力和流量，满足发动机各种工况对燃油的要求。燃油泵性能的好坏直接影响发动机的工作性能，因而必须对燃油泵的输油性能进行检测。目前，国内电动燃油泵的种类较多，但性能检测技术却相对落后，主要采用人工读表检测和真空度法。人工手动检测法的测量精度差、效率低、稳定性不高，不适合电动燃油泵大批量生产检测。而真空度法缺点是燃油泵容易过热损.绍兴功能测试应用样品噪音大数据智能测试系统，有效解决人工检测无法准确、可靠识别异音的痛点。准确度更高。
为了验证驱动装置的耐久性，在功能试验台架和滚筒试验台架上对驱动装置进行一百多个小时的试验。在道路试验中执行量产整车的使用寿命试验。通过长途试驾试验动力总成及其零部件的耐久性，试验里程通常超过几百万公里。通过初期耐久性试验，可确保和延长驱动装置的使用寿命。为确定和优化动力传动系统或动力总成零部件的疲劳强度和磨损情况，在试验台上以指定的过大应力在短时间内确定动力总成的单个零部件、装配件乃至整个变速箱的使用寿命。由此得出的损坏形式应与客户使用情况类似的车辆使用寿命。吉孚动力能够在自有试验台上开展适当的检查程序和试验，包括使用纯电动和内燃机。在试验周期内模拟真实静态和动态操作。试验台可满足乘用车、商用车、运行作业列车或高速列车的要求。
西门子Simcenter Anovis（声学噪声和振动信号）测试系统为工业质量测试提供了软件和硬件平台。Industrial Quality Testing在制造过程中执行稳定可靠的产线终端测试。我们的工业质量测试系统结合了必备的传感器、精确的声音和振动信号记录硬件、智能信号分析和灵活的测试台控制软件，可以精确执行通过或失败检查，并提供可证明零件符合规格或机器安全运行的正式证明。Simcenter Anovis 可轻松集成至终端 (EoL) 测试台或生产线上，确保产品和工艺制造的质量。我们的测试系统集成了必备的传感器、精确的声音和振动信号记录硬件、智能信号分析和灵活的测试台控制软件，可以精确执行通过或失败检查，并提供可证明零件符合规格或机器安全运行的正式证明。盈蓓德科技作为西门子联盟商，可以提供基于Simcenter Anovis的系统集成服务。多功能信号采集与分析软件适合声音振动及相关应用，包括振动噪声NVH、声品质测试等。应用普遍。
用于工厂EOL测试的测试台架,通过在测试平台上设置测试工位和负载工位，测试工位上设置外部被测电驱动系统，负载工位上设置负载电机，并且设置一连接轴，该连接轴的端直接插入外部被测电驱动系统内与差速器行星齿轮销连接,连接轴的第二端则与负载电机的输出轴连接，由连接轴直接将外部被测电驱动系统的输出扭矩通过差速器行星齿轮销传递至负载电机,从而实现电机与齿轮箱测试的单负载电机策略，相比于现有的EOL台架测试减少了一个负载电机，有效节约了空间布局•也降低了设备维护的经济和时效成本，解决了现有,测试台架占据空间较大的问题。NVH测试是评估汽车噪音、振动和刚度的关键方法。以性能指标测试、故障诊断、道路模拟试验等为研究内容。上海测试应用
盈蓓德科技提供的定制/非标测试系统，可以解决新产品以及特殊行业生产和研发过程中所需要的测试需求。广东耐久测试应用
手机微电机在线自动分拣系统。该系统解决了在电机生产线上进行高效检测的难题。精细高效的采集微型马达工作时的声音信号，然后通过声音分析算法进行质量特征值的提取，能够与现有的人工检测进行比对和分析，将以往人工检测形成的数据集标签，结合深度学习算法进行良品与次品的分类。并且由于微电机每天的生产数量都在几千万台，很适合使用深度学习等机器学习方法，因此通过机器学习方法，对大量电机特征数据（特别是故障电机）进行分析处理，对测试电机进行良品检测和分类，准确率达到95%以上。 广东耐久测试应用
