轉(zhuǎn)向系統(tǒng)總成耐久試驗監(jiān)測側(cè)重于對轉(zhuǎn)向力、轉(zhuǎn)向角度以及各部件疲勞程度的監(jiān)控。在試驗臺上，模擬車輛行駛中各種轉(zhuǎn)向操作，如原地轉(zhuǎn)向、低速轉(zhuǎn)向、高速行駛時的轉(zhuǎn)向微調(diào)等。監(jiān)測設(shè)備實時采集轉(zhuǎn)向助力電機的電流、扭矩數(shù)據(jù)，以及轉(zhuǎn)向拉桿、球頭的受力情況。若發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)向力突然增大，可能是轉(zhuǎn)向助力系統(tǒng)故障或者轉(zhuǎn)向節(jié)潤滑不良；轉(zhuǎn)向角度出現(xiàn)偏差，則可能與轉(zhuǎn)向器內(nèi)部齒輪磨損有關(guān)。根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，技術(shù)人員可以改進轉(zhuǎn)向助力算法，優(yōu)化轉(zhuǎn)向部件的結(jié)構(gòu)設(shè)計，提高轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的耐久性，使車輛在長時間使用后依然保持良好的操控性能。不同使用場景下的極端工況難以完全復(fù)刻，模擬邊界條件的不確定性，使得試驗結(jié)果與實際應(yīng)用存在一定偏差。常州電動汽車總成耐久試驗早期故障監(jiān)測

電氣系統(tǒng)總成耐久試驗監(jiān)測覆蓋了汽車的整個電氣網(wǎng)絡(luò)。從電池的充放電狀態(tài)、發(fā)電機的輸出電壓電流，到各個用電設(shè)備的工作穩(wěn)定性都在監(jiān)測范圍內(nèi)。試驗過程中，模擬車輛在不同環(huán)境溫度、濕度下的電氣運行情況，以及頻繁啟動、停止時電氣系統(tǒng)的響應(yīng)。監(jiān)測系統(tǒng)實時采集電池的電壓、電流、溫度數(shù)據(jù)，判斷電池的健康狀態(tài)；監(jiān)測發(fā)電機的輸出參數(shù)，確保其能穩(wěn)定為電氣系統(tǒng)供電。若某個用電設(shè)備出現(xiàn)故障，如車燈閃爍、車載電腦死機等，監(jiān)測系統(tǒng)能夠快速定位到故障點，可能是線路短路、接觸不良或者電子元件老化。通過對監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析，技術(shù)人員可以優(yōu)化電氣系統(tǒng)的布線設(shè)計，提高電子元件的可靠性，保障車輛電氣系統(tǒng)在長時間使用中的穩(wěn)定性。上海自主研發(fā)總成耐久試驗階次分析不同類型總成（如變速箱、底盤）需定制專屬耐久試驗流程，因結(jié)構(gòu)差異導(dǎo)致受力模式與失效形式不同。

不同類型的汽車總成在早期故障時的振動表現(xiàn)存在差異，因此振動監(jiān)測方法也有所不同。發(fā)動機是汽車的**總成，其振動主要由燃燒過程、活塞運動等引起，早期故障如氣門故障、活塞磨損等會導(dǎo)致振動頻率和振幅的變化。而變速箱的振動主要與齒輪的嚙合有關(guān)，齒輪磨損、軸的不平衡等故障會產(chǎn)生特定的振動模式。對于懸掛系統(tǒng)，其早期故障如減震器漏油、彈簧變形等會使車輛在行駛過程中的振動傳遞特性發(fā)生改變。針對不同類型的總成，需要采用不同的振動監(jiān)測策略和分析方法，以準確診斷早期故障。

汽車電氣系統(tǒng)總成中的發(fā)電機，在耐久試驗早期有時會出現(xiàn)發(fā)電量不足的故障。車輛在運行過程中，儀表盤上的電池指示燈可能會亮起，表明發(fā)電機無法為車輛提供足夠的電力。這可能是由于發(fā)電機內(nèi)部的碳刷磨損過快，導(dǎo)致與轉(zhuǎn)子之間的接觸不良。碳刷材料的質(zhì)量不佳，或者發(fā)電機的工作溫度過高，都可能加速碳刷的磨損。發(fā)電量不足會影響車輛上各種電氣設(shè)備的正常工作，如車燈亮度變暗、車載電子設(shè)備頻繁重啟等。一旦發(fā)現(xiàn)這一早期故障，就需要更換高質(zhì)量的碳刷，同時優(yōu)化發(fā)電機的散熱系統(tǒng)，保證其在長時間運行中能夠穩(wěn)定輸出電力。總成耐久試驗為生產(chǎn)下線 NVH 測試提供真實工況數(shù)據(jù)，通過連續(xù)數(shù)百小時的運轉(zhuǎn)測試，量化部件性能衰減。

智能算法監(jiān)測技術(shù)在汽車總成耐久試驗早期故障監(jiān)測中發(fā)揮著日益重要的作用。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，利用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等智能算法對海量的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析成為可能。技術(shù)人員將汽車在正常運行狀態(tài)下以及不同故障模式下的大量監(jiān)測數(shù)據(jù)作為樣本，輸入到智能算法模型中進行訓(xùn)練。以變速箱故障監(jiān)測為例，通過對大量變速箱運行數(shù)據(jù)，如轉(zhuǎn)速、扭矩、油溫、振動等數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，訓(xùn)練出能夠準確識別變速箱不同故障類型的模型。在實際試驗過程中，模型實時分析傳感器采集到的變速箱數(shù)據(jù)，一旦數(shù)據(jù)特征與訓(xùn)練模型中的某種故障模式匹配，就能快速準確地診斷出變速箱的早期故障，如齒輪磨損、軸承故障等。智能算法監(jiān)測技術(shù)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力，能夠不斷優(yōu)化故障診斷的準確性，為汽車總成耐久試驗提供高效、智能的早期故障監(jiān)測解決方案 。總成耐久試驗需精確模擬多工況復(fù)合環(huán)境，溫度、濕度、震動等參數(shù)的動態(tài)耦合控制，考驗試驗設(shè)備與技術(shù)水平。寧波新一代總成耐久試驗早期故障監(jiān)測

為確保汽車傳動系統(tǒng)總成質(zhì)量，需在試驗臺架上進行數(shù)千小時的連續(xù)運轉(zhuǎn)，完成總成耐久試驗全流程檢測。常州電動汽車總成耐久試驗早期故障監(jiān)測

對于汽車的制動系統(tǒng)總成，在耐久試驗早期，制動異響是較為常見的故障之一。車輛在制動過程中，會發(fā)出尖銳刺耳的聲音，這種聲音不僅會讓駕乘人員感到不安，還可能暗示著制動系統(tǒng)存在安全隱患。制動異響的產(chǎn)生，可能是由于制動片與制動盤之間的摩擦系數(shù)不穩(wěn)定。制動片的配方不合理，含有過多的雜質(zhì)，或者制動盤表面在加工過程中不夠平整，都有可能引發(fā)這種早期故障。制動異響不僅影響用戶體驗，長期下去還可能導(dǎo)致制動片和制動盤的過度磨損，降**動性能。一旦出現(xiàn)制動異響，研發(fā)團隊需要重新調(diào)配制動片的配方，改進制動盤的加工工藝，同時通過增加制動片的磨合工藝，來減少早期故障的發(fā)生概率。常州電動汽車總成耐久試驗早期故障監(jiān)測