懿朵科技风机减振降噪解决方案
在风机、压缩机等旋转机械的运维中，振动与噪声问题始终是行业痛点。设备噪音不仅影响工作环境，更可能预示着轴承磨损、叶片裂纹等潜在故障。作为振动噪声领域的深耕者，懿朵科技通过“声学感知+AI识别+结构优化”的闭环技术体系，为工业客户提供从诊断到治理的全链条解决方案。
风机噪音机理分析
风机噪音机理分析
风机噪声由空气动力噪音、机械噪音、电磁噪音三大类构成，每类噪音的触发机理与特征信号差异显著：
1. 空气动力噪音
局部流动分离/旋转失速：叶片迎角过大导致气流分离，形成失速团沿周向传播，引发低频周期性压力脉动。典型特征为失速频率能量比升高，主频两侧出现边频调制。
喘振：全流场非稳态振荡，声压幅值大幅波动，低频能量占比显著增加。
叶尖/尾缘涡脱落：湍流耗散产生宽带噪声，高频段能量集中。
2. 机械噪音
转子不平衡/不对中：离心力引发转速频率及其谐波振动，时域波形近似正弦波。
轴承损伤：滚道、滚动体磨损产生周期性冲击，中高频段能量突出，包络谱显示故障特征频率。
齿轮啮合异常：齿面磨损导致啮合频率附近频谱峰值，同步平均法可提取早期故障信号。
3.电磁噪音
电磁力波共振：定子与转子间周期性电磁力引发铁芯振动，当频率接近结构固有频率时，噪声显著增大。
变频器谐波激励：高频成分产生刺耳啸叫，频谱呈现离散谐波峰值。
典型触发因素：工况偏离设计点、叶片磨损、叶尖间隙变大、轴承/齿轮长期运行导致疲劳。
数据驱动的智能故障诊断流程
数据驱动的智能故障诊断流程
传统风机运维依赖人工听诊与经验判断，存在漏诊率高、时效性差等问题。懿朵科技构建了“数据采集-特征提取-故障识别-维修决策”的闭环诊断流程：
1. 多维度传感器布局
在轴承座、进出口管道等关键位置布设振动传感器与高频麦克风，同步采集结构振动与气动噪声信号。
采用周向阵列麦克风布局，通过波束形成技术定位失速团传播方向。
2. 时频域联合分析
时域分析：提取峰值、均方根值等指标，监测信号能量突变。
频域分析：通过FFT变换获取频谱，识别转速频率、啮合频率等特征峰值。
时频分析：采用短时傅里叶变换（STFT）或连续小波变换（CWT），捕捉非平稳信号的瞬态特征。
3. AI模型深度识别
基于Mel谱图/MFCC特征与CNN模型，区分正常工况与噪音状态。
引入Transformer架构优化长序列依赖问题，提升复杂工况下的识别准确率。
通过“标注-推理-误判回流-再训练”闭环机制，持续优化模型适应性。
懿朵定制化治理方案
懿朵定制化治理方案
针对诊断出的噪音根源，懿朵科技提供定制化治理方案：
1. 气动噪声优化
通过CFD仿真分析流场，优化叶片型线与叶尖间隙，减少流动分离与涡脱落。
应用声学超材料设计穿孔板共振器，针对特定频段噪声进行吸收。
2. 机械振动抑制
采用动平衡技术校正转子质量分布，降低离心力引发的振动。
开发阻尼涂料与自粘性橡胶阻尼材料，提升结构阻尼比，抑制共振放大。
3. 电磁噪声控制
优化电机定子/转子气隙均匀性，减少不均匀磁拉力。
在变频器输出端加装滤波器，抑制高次谐波激励。
懿朵解决方案的行业应用
懿朵解决方案的行业应用
懿朵科技的解决方案已覆盖能源、轨交、船舶、汽车等多领域：
1) 能源行业：为核电站冷却泵、风电叶片提供振动风险筛查与在线监测服务，保障设备长期稳定运行。
2) 轨交领域：开发铁轨波磨与列车装备智能运维系统，降低轮轨噪声对沿线居民的影响。
3) 船舶海工：针对船舶推进轴系振动问题，提供从仿真分析到减振器设计的全流程服务。
未来展望：以声学科技赋能工业4.0
未来展望：以声学科技赋能工业4.0
随着低空经济、智能制造等新兴领域的崛起，噪声控制需求正从单一设备向系统级、场景化延伸。懿朵科技将持续深耕声学仿真、AI识别、智能材料三大方向，推动技术向更高效、更精准、更可持续的方向演进。
