CN116678491A - 声音传感器的故障检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提出一种声音传感器的故障检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及传感器故障检测技术领域。包括：获取待检测设备当前时刻的目标运行工况，及第一预设时间段内传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据；根据待检测音频数据，确定每个声音传感器对应的各指标的测量值；获取目标运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间；将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器，确定为候选声音传感器；根据每个声音传感器对应的各指标的测量值，确定各指标对应的第二参考区间；将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器，确定为发生故障的声音传感器。由此，可以准确地确定发生故障的声音传感器。

Description

声音传感器的故障检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及传感器故障检测技术领域，尤其涉及一种声音传感器的故障检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在以音频数据为基础对设备进行异常监测时，往往需要使用声音传感器集群中每个声音传感器的音频进行模型训练，进而对设备进行异常监测。但是，若声音传感器出现故障，则可能会导致设备的异常监测结果不准确，因此，也需要对声音传感器集群中的每个声音传感器进行故障监测。

相关技术中，常使用指标固定值，对声音传感器进行故障监测。其中，指标固定值，包括均值、标准偏差和过零率等等。然而，声音传感器的音频数据在编码组包过程中，会出现异常错误。比如通道交叉错误等。这种异常错误依靠指标固定值难以监测出来。

发明内容

本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

本公开第一方面实施例提出了一种声音传感器的故障检测方法，包括：

获取待检测设备当前时刻的目标运行工况，及当前时刻之前的第一预设时间段内所述传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据；

根据所述待检测音频数据，确定每个所述声音传感器对应的各指标的测量值；

获取所述目标运行工况下，每个所述声音传感器对应的各指标的第一参考区间；

将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器，确定为候选声音传感器；

根据每个所述声音传感器对应的各指标的测量值，确定各指标对应的第二参考区间；

将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器，确定为发生故障的声音传感器。

本公开第二方面实施例提出了一种声音传感器的故障检测装置，包括：

第一获取模块，用于获取待检测设备当前时刻的目标运行工况，及当前时刻之前的第一预设时间段内所述传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据；

第一确定模块，用于根据所述待检测音频数据，确定每个所述声音传感器对应的各指标的测量值；

第二获取模块，用于获取所述目标运行工况下，每个所述声音传感器对应的各指标的第一参考区间；

第二确定模块，用于将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器，确定为候选声音传感器；

第三确定模块，用于根据每个所述声音传感器对应的各指标的测量值，确定各指标对应的第二参考区间；

第四确定模块，用于将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器，确定为发生故障的声音传感器。

本公开第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如本公开第一方面实施例提出的声音传感器的故障检测方法。

本公开第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如本公开第一方面实施例提出的声音传感器的故障检测方法。

本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时，实现如本公开第一方面实施例提出的声音传感器的故障检测方法。

本公开提供的声音传感器的故障检测方法、装置、电子设备及存储介质，存在如下有益效果：

本公开实施例中，首先获取待检测设备当前时刻的目标运行工况，及当前时刻之前的第一预设时间段内传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据，之后根据待检测音频数据，确定每个声音传感器对应的各指标的测量值，并获取目标运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间，将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器，确定为候选声音传感器，进而根据每个声音传感器对应的各指标的测量值，确定各指标对应的第二参考区间，最后将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器，确定为发生故障的声音传感器。由此，可以通过判断测量值是否处于每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间，及各指标对应的第二参考区间，确定声音传感器是否发生故障，从而可以准确地确定发生故障的声音传感器。

本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。

附图说明

本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本公开一实施例所提供的声音传感器的故障检测方法的流程示意图；

图2为本公开另一实施例所提供的声音传感器的故障检测方法的流程示意图；

图3为本公开一实施例所提供的声音传感器的故障检测装置的结构示意图；

图4示出了适于用来实现本公开实施方式的示例性电子设备的框图。

具体实施方式

下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。

下面参考附图描述本公开实施例的声音传感器的故障检测方法、装置、电子设备和存储介质。

图1为本公开实施例所提供的声音传感器的故障检测方法的流程示意图。

本公开实施例以该声音传感器的故障检测方法被配置于声音传感器的故障检测装置中来举例说明，该声音传感器的故障检测装置可以应用于任一电子设备中，以使该电子设备可以执行声音传感器的故障检测功能。

其中，电子设备可以为个人电脑(Personal Computer，简称PC)、云端设备、移动设备等，移动设备例如可以为手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备、车载设备等具有各种操作系统、触摸屏和/或显示屏的硬件设备。

如图1所示，该声音传感器的故障检测方法可以包括以下步骤：

步骤101，获取待检测设备当前时刻的目标运行工况，及当前时刻之前的第一预设时间段内传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据。

其中，待检测设备可以为各种工业设备。

待检测设备的运行工况可以包括运行工况和空闲工况，其中，运行工况还可以根据待检测设备的负载大小，划分不同的工况。本公开对此不做限定。

其中，第一预设时间可以为1分钟，5分钟等。本公开对此不做限定。

其中，传感器集群中可以包含多个声音传感器，每个声音传感器被部署在待检测设备中的不同位置。

其中，待检测音频数据为每个声音传感器检测到的待检测设备当前的运行工况下的音频。

步骤102，根据待检测音频数据，确定每个声音传感器对应的各指标的测量值。

可选的，指标可以包括以下至少一项：

均值、均方差、有效值、峰峰值、截顶率、零值率和过零率。

可选的，各指标的计算方式如下：

均值，将音频数据中所有样本的数值相加并除以总样本数，即可得到其均值。

均方差：首先求出每个样本与均值之差的平方并求和，然后将其除以样本个数，即可得到均方差。

有效值：将音频数据中所有样本的平方相加并除以总样本数，再对其开方即可得到有效值。

峰峰值：首先找到音频数据中最大值和最小值，然后将它们的差值即为峰峰值。

截顶率：将音频数据中大于某个特定值的样本数量除以总样本数即可得到截顶率。

零值率：将音频数据中等于零的样本数量除以总样本数即可得到零值率。

过零率：找到音频数据中所有穿过水平轴的点，并对其进行计数，最终将这个结果除以总样本数即可得到过零率。

需要注意的是，由于音频数据是时间序列数据，因此在某些情况下可能需要对其进行预处理，例如去除直流分量、滤波等操作，才能够得到较为精确的统计量。

步骤103，获取目标运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间。

需要说明的是，由于每个声音传感器在待检测设备中的部署位置不同，因此，采集到的音频数据可能存在较大的差异，因此，需要分别确定每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间。

可选的，可以基于目标运行工况，查询预设的指标映射表，以获取目标运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间，其中，指标映射表中包含各运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的参考区间。

可选的，可以通过以下步骤获取指标映射表：

(1)获取待检测设备在各运行工况下，每个声音传感器在正常工作的第二预设时间段内对应的参考音频数据；

可选的，第二预设时间段小于第一预设时间段。比如，当第一预设时间为1分钟，5分钟，则第二时间段可以为5分钟、10分钟。从而可以保证获取的各指标的参考区间的准确性。

但第二预设时间段也不宜过长，因为在相同的运行工况下，音频数据不会发生较大的变化，第二预设时间段越长，计算量越大。

(2)根据参考音频数据，确定每个声音传感器对应的各指标的参考值A。

其中，根据参考音频数据，确定每个声音传感器对应的各指标的参考值A的计算方法，与确定每个声音传感器对应的各指标的测量值的方法相同，此处不再详细描述。

(3)基于每个声音传感器对应的各指标的参考值A，确定各运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的参考区间。

可选的，确定各运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的参考区间为[(1-B)*A,(1+B)*A]，其中，B为预设比例。

需要说明的是，相同同指标下，不同声音传感器对应的参考区间也各不相同。比如，声音传感器1，对应的均值的参考区间为[m1,n1],声音传感器2，对应的均值的参考区间为[m2,n2],本公开对此不做限定。

(4)基于各运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的参考区间，生成指标映射表。

步骤104，将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器，确定为候选声音传感器。

可以理解的是，若第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器，表示声音传感器对应的待检测音频数据，相较于参考音频数据，发生了较大的波动，可能出现故障。因此，将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器，确定为候选声音传感器，进而判断候选声音传感器是否真的发生故障。

步骤105，根据每个声音传感器对应的各指标的测量值，确定各指标对应的第二参考区间。

举例来说，对各指标下，每个声音传感器的测量值由小至大依次排序，以获取均值指标对应的测量值序列[x1,x2,x3,……，X10]，将区间[x2，x9]，确定为均值指标对应的第二参考区间。

步骤106，将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器，确定为发生故障的声音传感器。

可选的，在确定发生故障的声音传感器之后，可以发出预警，以提醒工作人员。

由此，本公开中先根据每个传感器的各指标的测量值与自身的各指标的第一参考区间之间的差异，判断是否为候选声音传感器，若为候选声音传感器，进一步基于候选声音传感器的测量值与传感器集群中各候选传感器的测量值之间的差异，确定是否为发生故障的声音传感器，从而可以准确地确定发生故障的声音传感器。

本公开实施例中，首先获取待检测设备当前时刻的目标运行工况，及当前时刻之前的第一预设时间段内传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据，之后根据待检测音频数据，确定每个声音传感器对应的各指标的测量值，并获取目标运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间，将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器，确定为候选声音传感器，进而根据每个声音传感器对应的各指标的测量值，确定各指标对应的第二参考区间，最后将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器，确定为发生故障的声音传感器。由此，可以通过判断测量值是否处于每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间，及各指标对应的第二参考区间，确定声音传感器是否发生故障，从而可以准确地确定发生故障的声音传感器。

图2为本公开一实施例所提供的声音传感器的故障检测方法的流程示意图，如图2所示，该声音传感器的故障检测方法可以包括以下步骤：

步骤201，获取待检测设备当前时刻的目标运行工况，及当前时刻之前的第一预设时间段内传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据。

步骤202，根据待检测音频数据，确定每个声音传感器对应的各指标的测量值。

步骤203，获取目标运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间。

步骤204，将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器，确定为候选声音传感器。

其中，步骤201至步骤204的具体实现形式，可参照本公开中，其他各实施例中的详细描述，此处不再具体赘述。

步骤205，对各指标下，每个声音传感器的测量值由小至大依次排序，以获取各指标对应的测量值序列。

步骤206，获取测量值序列中第一个四分位数及第三个四分位数。

其中，第一个四分位数，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25％的数字。

第三四分位数，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75％的数字。

举例来说，测量值序列为[x1,x2,x3,……，x20]，第一个四分位数为x5,第三个四分位数为x15。

步骤207，确定第三个四分位数与第一个四分位数之间的第一差值，及第一差值与预设数值之间的乘积。

步骤208，将第一个四分位数与乘积的和、及第三个四分位数与乘积的差，分别确定为第一参考值及第二参考值。

步骤209，将第二参考值与第一参考值之间的区间，确定为第二参考区间。

举例来说，测量值序列为[x1,x2,x3,……，x20]，第一个四分位数为x5,第三个四分位数为x15，预设数值为1.5，则第一参考值为x5+1.5(x15-x5),第二参考值为x15-1.5(x15-x5)，则第二参考区间为[x15-1.5(x15-x5),x5+1.5(x15-x5)]。

步骤210，将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器，确定为发生故障的声音传感器。

本公开实施例，对各指标下，每个声音传感器的测量值由小至大依次排序，以获取各指标对应的测量值序列，之后获取测量值序列中第一个四分位数及第三个四分位数，并确定第三个四分位数与第一个四分位数之间的第一差值，及第一差值与预设数值之间的乘积，将第一个四分位数与乘积的和、及第三个四分位数与乘积的差，分别确定为第一参考值及第二参考值，最后将第二参考值与第一参考值之间的区间，确定为第二参考区间。由此，可以准确地确定各指标对应的第二参考区间，进一步准确地确定发生故障的声音传感器。

为了实现上述实施例，本公开还提出一种声音传感器的故障检测装置。

图3为本公开实施例所提供的声音传感器的故障检测装置的结构示意图。

如图3所示，该声音传感器的故障检测装置300可以包括：

第一获取模块310，用于获取待检测设备当前时刻的目标运行工况，及当前时刻之前的第一预设时间段内传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据；

第一确定模块320，用于根据待检测音频数据，确定每个声音传感器对应的各指标的测量值；

第二获取模块330，用于获取目标运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间；

第二确定模块340，用于将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器，确定为候选声音传感器；

第三确定模块350，用于根据每个声音传感器对应的各指标的测量值，确定各指标对应的第二参考区间；

第四确定模块360，用于将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器，确定为发生故障的声音传感器。

可选的，第二获取模块330，用于：

基于目标运行工况，查询预设的指标映射表，以获取目标运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间，其中，指标映射表中包含各运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的参考区间。

可选的，还包括处理模块，用于：

获取待检测设备在各运行工况下，每个声音传感器在正常工作的第二预设时间段内对应的参考音频数据；

根据参考音频数据，确定每个声音传感器对应的各指标的参考值A；

基于每个声音传感器对应的各指标的参考值A，确定各运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的参考区间；

基于各运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的参考区间，生成指标映射表。

可选的，还包括处理模块，用于：

确定各运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的参考区间为[(1-B)*A,(1+B)*A]，其中，B为预设比例。

可选的，第二预设时间段小于第一预设时间段。

可选的，第三确定模块350，用于：

对各指标下，每个声音传感器的测量值由小至大依次排序，以获取各指标对应的测量值序列；

获取测量值序列中第一个四分位数及第三个四分位数；

确定第三个四分位数与第一个四分位数之间的第一差值，及第一差值与预设数值之间的乘积；

将第一个四分位数与乘积的和、及第三个四分位数与乘积的差，分别确定为第一参考值及第二参考值；

将第二参考值与第一参考值之间的区间，确定为第二参考区间。

可选的，指标包括以下至少一项：

均值、均方差、有效值、峰峰值、截顶率、零值率和过零率。

本公开实施例中的上述各模块的功能及具体实现原理，可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。

本公开实施例的声音传感器的故障检测装置，首先首先获取待检测设备当前时刻的目标运行工况，及当前时刻之前的第一预设时间段内传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据，之后根据待检测音频数据，确定每个声音传感器对应的各指标的测量值，并获取目标运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间，将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器，确定为候选声音传感器，进而根据每个声音传感器对应的各指标的测量值，确定各指标对应的第二参考区间，最后将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器，确定为发生故障的声音传感器。由此，可以通过判断测量值是否处于每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间，及各指标对应的第二参考区间，确定声音传感器是否发生故障，从而可以准确地确定发生故障的声音传感器。

为了实现上述实施例，本公开还提出一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时，实现如本公开前述实施例提出的声音传感器的故障检测方法。

为了实现上述实施例，本公开还提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现如本公开前述实施例提出的声音传感器的故障检测方法。

为了实现上述实施例，本公开还提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，实现如本公开前述实施例提出的声音传感器的故障检测方法。

图4示出了适于用来实现本公开实施方式的示例性电子设备的框图。图4显示的电子设备12仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，电子设备12以通用计算设备的形式表现。电子设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture；以下简称：ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture；以下简称：MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation；以下简称：VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection；以下简称：PCI)总线。

电子设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory；以下简称：RAM)30和/或高速缓存存储器32。电子设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(Compact Disc Read OnlyMemory；以下简称：CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video Disc Read OnlyMemory；以下简称：DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本公开各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本公开所描述的实施例中的功能和/或方法。

电子设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备12交互的设备通信，和/或与使得该电子设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，电子设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network；以下简称：LAN)，广域网(Wide Area Network；以下简称：WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与电子设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现前述实施例中提及的方法。

本公开的技术方案，首先获取待检测设备当前时刻的目标运行工况，及当前时刻之前的第一预设时间段内传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据，之后根据待检测音频数据，确定每个声音传感器对应的各指标的测量值，并获取目标运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间，将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器，确定为候选声音传感器，进而根据每个声音传感器对应的各指标的测量值，确定各指标对应的第二参考区间，最后将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器，确定为发生故障的声音传感器。由此，可以通过判断测量值是否处于每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间，及各指标对应的第二参考区间，确定声音传感器是否发生故障，从而可以准确地确定发生故障的声音传感器。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本公开的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本公开的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本公开的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本公开的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本公开的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本公开的限制，本领域的普通技术人员在本公开的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种声音传感器的故障检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测设备当前时刻的目标运行工况，及当前时刻之前的第一预设时间段内所述传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据；

根据所述待检测音频数据，确定每个所述声音传感器对应的各指标的测量值；

获取所述目标运行工况下，每个所述声音传感器对应的各指标的第一参考区间；

将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器，确定为候选声音传感器；

根据每个所述声音传感器对应的各指标的测量值，确定各指标对应的第二参考区间；

将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器，确定为发生故障的声音传感器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标运行工况下，每个所述声音传感器对应的各指标的第一参考区间，包括：

基于所述目标运行工况，查询预设的指标映射表，以获取所述目标运行工况下，每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间，其中，所述指标映射表中包含各运行工况下，每个所述声音传感器对应的各指标的参考区间。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述待检测设备在各运行工况下，每个所述声音传感器在正常工作的第二预设时间段内对应的参考音频数据；

根据所述参考音频数据，确定每个所述声音传感器对应的各指标的参考值A；

基于每个所述声音传感器对应的各指标的参考值A，确定各运行工况下，每个所述声音传感器对应的各指标的参考区间；

基于各运行工况下，每个所述声音传感器对应的各指标的参考区间，生成所述指标映射表。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述声音传感器对应的各指标的参考值A，确定各运行工况下，每个所述声音传感器对应的各指标的参考区间，包括：

确定各运行工况下，每个所述声音传感器对应的各指标的参考区间为[(1-B)*A,(1+B)*A]，其中，B为预设比例。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二预设时间段小于所述第一预设时间段。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述声音传感器对应的各指标的测量值，确定各指标对应的第二参考区间，包括：

对各指标下，每个所述声音传感器的测量值由小至大依次排序，以获取各指标对应的测量值序列；

获取所述测量值序列中第一个四分位数及第三个四分位数；

确定所述第三个四分位数与所述第一个四分位数之间的第一差值，及所述第一差值与预设数值之间的乘积；

将所述第一个四分位数与所述乘积的和、及所述第三个四分位数与所述乘积的差，分别确定为第一参考值及第二参考值；

将所述第二参考值与所述第一参考值之间的区间，确定为所述第二参考区间。

7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述指标包括以下至少一项：

均值、均方差、有效值、峰峰值、截顶率、零值率和过零率。

8.一种声音传感器的故障检测方法，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待检测设备当前时刻的目标运行工况，及当前时刻之前的第一预设时间段内所述传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据；

第一确定模块，用于根据所述待检测音频数据，确定每个所述声音传感器对应的各指标的测量值；

第二获取模块，用于获取所述目标运行工况下，每个所述声音传感器对应的各指标的第一参考区间；

第二确定模块，用于将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器，确定为候选声音传感器；

第三确定模块，用于根据每个所述声音传感器对应的各指标的测量值，确定各指标对应的第二参考区间；

第四确定模块，用于将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器，确定为发生故障的声音传感器。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-7中任一所述的声音传感器的故障检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的声音传感器的故障检测方法。