IMC-工业振动噪音算法工程师

职位介绍
岗位职责：

负责工业产线产品下线（EOL）前传动系统异响检测算法的研发与落地，覆盖轴承、电机齿轮箱、导轨等零部件及整机，通过振动与声音信号分析，实现故障特征的精准提取与智能判定。
工作职责：
1. 方案设计与选型：分析传动系统（轴承、齿轮箱、导轨等）的振动产生与传递机理，针对性设计测量方案，包括传感器（加速度计/麦克风）选型、测点布局及采样策略。
2. 信号预处理与特征工程：负责原始振动/声音信号的降噪、滤波、去趋势等预处理操作，并提取时域（RMS、峭度）、频域（FFT频谱、包络解调）及时频域（小波/STFT）等特征指标。
3. 算法建模与开发：基于机理特征或数据驱动方法，构建异响/故障诊断模型（异常检测、故障分类），有效区分装配缺陷、磨损、润滑不良等异常状态。
4. 产线落地与优化：封装算法并集成至产线检测系统，制定异响判定阈值标准，解决现场环境干扰导致的误报/漏报问题，确保检测节拍与准确性达标。

任职要求:

· 本科（5年+）或硕士（3年+）学历，机械工程、信号处理、测控、电子或自动化等相关专业。
· 有2个以上完整的工业振动/噪音算法开发落地项目经验（从方案设计到产线稳定运行）。
· 技术能力：
· 精通振动信号产生机理及传递路径分析，熟悉常见旋转机械故障（如轴承内外圈/滚动体故障、齿轮啮合异常）的特征频率计算。
· 熟练使用Python/MATLAB，精通信号预处理方法及FFT、包络解调、时频分析等特征提取工具。
· 具备异响判定逻辑设计能力，了解异常检测、模式识别等基本算法原理。
· 软素质：能深入产线一线采集数据并快速响应异常，具备较强的物理机理分析能力与跨部门协作意识。
加分项：
· 有声音信号盲源分离（BSS）、主动降噪（ANC） 或麦克风阵列定向拾音相关项目经历；
· 熟悉声学成像或声源定位技术；
· 了解基于深度学习的故障诊断方法（如CNN/LSTM在振动信号上的应用）；
· 熟悉PLC触发、高速数据采集卡同步及工业通信协议。

其他信息

行业要求：全部行业