针对汽车电动燃油泵手工检测操作不便，数据精度、效率低等问题，以某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.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。南通耐久测试方案
BMS（电池系统）是新能源汽车重要零部件，为确保产品质量，需要在生产线终端或者入厂装配前进行大量的功能测试，可针对不同测试需求定制开发完整的测试系统，实现BMS的成品的下线/入厂测试。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BMS入厂/出厂的定制化测试项目。宁波仿真测试系统智能化现代测控系统可以实现根据被控对象、被控参数的测试结果，按照人们预期的目标对被控对象实施控制。
发动机的试验与测试所涉及的内容和方法很多，国内外近几年都有很大发展。特别是国外，为提高汽车产品的性能和质量，汽车发动机试验与测试已成为一门系统的专门技术。发动机试验可划分为以下几种类型：定期抽查试验、出厂试验定期抽查试验。对批量生产的发动机应做定期抽查试验，以考核其制造工艺的稳定情况。性能抽查试验，每季度或半年在出厂的产品中任意抽取一台进行性能试验。试验项目包括起动试验、负荷特性、速度特性、调速特性以及标定功率稳定性试验等。耐久性抽查试验，原则上每年在出厂的产品中抽取一台进行耐久性试验。耐久性试验方法与“耐久性、可靠性试验”的规定相同，产品出厂前，必须逐台进行试验，以保证质量。在保证质量的原则下，制造厂可根据内燃机的使用特点，从国家标准所列各项性能试验中选择一些项目进行试验。耐久性，可靠性试验凡新产品或经过强化、重大改进、变型及转厂生产的发动机，应进行长期耐久运转，以考核零部件的可靠性、耐磨性以及动力和经济指标的稳定性。
集成式电动车桥试验台架结构和试验方法根据集成式电动车桥目前的结构以及试验需求来分类，其耐久台架试验可以分为动力总成型**集成式电动车桥耐久试验以及单**集成式电动车桥耐久试验。动力总成集成式电动车桥耐久试验动力总成型集成式电动车桥耐久试验是将电动车桥与所匹配的电机安装在一起构成一个动力总成，将这个动力总成安装在试验台架上，其台架结构形式是电动车桥的输出端与加载系统（应含转矩、转速传感器）进行连接，并配置动力总成所需的控制器、控制系统、电源模拟器、冷却系统等。按照给定的试验工况开机试验，并进行试验数据的测量和采集；试验结束后整理采集的数据并拆解样品以确定试验后样品状态。选用该结构形式的试验台架对集成式电动车桥进行耐久测试时，首先要确定试验工况。目前为止应用道路工况主要包括：欧洲行驶工况NEDC、美国行驶工况USDC、日本行驶工况JDC以及中国城市公交工况。EOL测试系统可以为整车厂及供应商提供产线支持，被测车辆涵盖传统、新能源以及智能驾驶汽车。
盈蓓德科技提供的动力传动系统试验台架相关服务，会根据市场需求状况以及持续增长的电动、混动需求做相应调整。零部件可以在项目早期就在试验台架上进行试验。为您的关键技术及时地提供客观评价。带内燃机的传动系试验台带电动机驱动的传动系试验台带电力驱动系统的传动系试验台，包括使用原车电池用于混合驱动系统的传动系试验台用于混合驱动系统的传动系试验台，包括使用原车电池，用于NVH和耐久性试验的HiL试验台传动系声学试验台（NVH、声学测功机）变速箱异响试验台轨道车辆、多用途车辆、非公路用车试验台–环境模拟试验台生产线终端（EOL）测试系统可以针对不同测试需求，实现完整的功能测试，提高汽车零部件产品质量。江苏耐久测试技术
非标测试设备和自动化测试系统解决新产品以及特殊行业生产各个过程中所需要的测试需求。南通耐久测试方案
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。 南通耐久测试方案
