电子设备作为航空航天产品中的必要组成部分,其可靠性对航天产品的安全使用影响重大。其中影响电子设备可靠性的一个很重要的因素是活动多余物,这是当前航空航天行业中的一个普遍关注的焦点,也是一个迫切需要解决的问题。因此对密封设备进行多余物检测,及时发现多余物问题,并将问题解决于设备出厂之前,对于密封设备可靠性的提高具有非常重要的实际意义。本文研究了国内外常用的多余物检测方法,当前多余物检测多以微粒碰撞噪声检测法(PIND)为基础原理,但判断被测设备中是否有活动多余物多是依靠检测人员通过自身的肉眼对检测波形进行观察来判断,这种检测方法受主观因素及外部影响较大,且检测结果不可预测,多余物漏检率高。本文设计并搭建了一种活动多余物在线检测系统,采用微粒碰撞噪声检测法为原理,设计了电动转台实现转速、角度可控,从而控制对待检测设备施加应力的大小,为深入探究多余物检测原理提供了高效、可靠的试验平台。该平台包括电动转台装置、数据采集装置、硬件电路控制模块以及上位机软件控制模块,可实现电动转台以不同模式工作,信号数据的高速采集、多余物信号的数据处理以及通过上位机软件进行系统控制等功能。活动多余物材质识别方法选择BP神经网络模型,通过提取信号频域、小波包能量熵变换以及希尔伯特黄变换后的特征值作为神经网络输入,有效的提高了活动多余物信号有无以及金属材质、非金属材质的自动识别正确率。最终设备可实现检测出外形尺寸小于0.027m~3,重量不大于10 kg的电子设备中人眼难以直接识别的活动多余物,同时实现活动多余物的自动判别。本研究对于提高航空航天电子设备可靠性,确保航空航天型号工作寿命和性能具有重要的理论意义和实用价值。