CN110123169A - 一种食品加工机的降噪方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种食品加工机的降噪方法，食品加工机中设置有振动检测模块和电机，该方法包括：在所述电机工作过程中，根据预设的读取周期读取所述振动检测模块的检测数据，并根据所述检测数据获取所述食品加工机的振动加速度；对获取的振动加速度进行计算并获取计算值；将所述计算值与相应的预设阈值相比较；当所述计算值大于或等于所述预设阈值时，调整所述电机的转速。通过该实施例方案，能够在不同工况下精确识别用户是否安装扰流装置，实现良好的制浆效果，满足用户需求并同时防止高温浆液溅出烫伤用户。

Description

一种食品加工机的降噪方法

技术领域

本发明实施例涉及烹饪设备的控制技术，尤指一种食品加工机的降噪方法。

背景技术

目前，食品加工机(如豆浆机、破壁料理机)的工作性能都在不断提升，可以达到无渣、免虑、破壁等效果。要达到这样的效果，除了需要对刀片、扰流器等结构方面进行改进外，电机转速也需要不断提升。随之带来的则是越来越大的噪声污染。

食品加工机在高速粉碎过程中噪音峰值大约在80-90DB之间，长期处在高强度的噪音环境下会严重影响人的健康，轻则使人注意力不集中，重则损害人的听力。所以降噪问题也成为了食品加工机研发与设计过程中的重中之重。

发明内容

本发明实施例提供了一种食品加工机的降噪方法，能够实时准确地识别出食品加工机所发出的噪音的大小，进而对食品加工机工作状态进行调整，能够降噪目的，保证用户健康，提升用户体验。

为了达到上述目的，本发明实施例提供了一种食品加工机的降噪方法，所述食品加工机中设置有振动检测模块和电机，所述方法可以包括：

在所述电机工作过程中，根据预设的读取周期读取所述振动检测模块的检测数据，并根据所述检测数据获取所述食品加工机的振动加速度；

对获取的振动加速度进行计算并获取计算值；

将所述计算值与相应的预设阈值相比较；

当所述计算值大于或等于所述预设阈值时，调整所述电机的转速。

在本发明的示例性实施例中，所述对获取的振动加速度进行计算可以包括：对获取的所述振动加速度求平均值。

在本发明的示例性实施例中，所述对获取的所述振动加速度求平均值可以包括：

对获取的所述振动加速度求绝对值；

去掉多个绝对值中的最大值和最小值后，计算剩余绝对值的平均值。

在本发明的示例性实施例中，在对获取的所述振动加速度求平均值之前，所述方法还包括：对存入预设的暂存区域内的检测数据进行数据滑动存储，并对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据中的振动加速度求平均值；

其中，所述暂存区域具有固定长度。

在本发明的示例性实施例中，所述对存入预设的暂存区域内的检测数据进行数据滑动存储包括：

每向所述暂存区域内存储一个新的检测数据，从所述暂存区域内删除一个最早存入的检测数据，以保持所述暂存区域内始终存储有最新读取的多个检测数据。

在本发明的示例性实施例中，所述方法还可以包括：

在对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据中的振动加速度求平均值之前，对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据分别设置相应的权重值；其中，存储的检测数据越新，相应的权重值越大；

对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据进行加权求和后求平均值。

在本发明的示例性实施例中，所述根据所述检测数据获取所述食品加工机的振动加速度可以包括：将读取的多个检测数据做傅里叶变换，获得频域内多个位于预设频率范围内的频率点对应的振动加速度。

在本发明的示例性实施例中，所述对获取的振动加速度进行计算并获取计算值可以包括：

将每个频率点对应的振动加速度分别乘以不同的计权系数，获得所述预设频率范围内计权后的振动加速度，标记为第一振动加速度；

计算全部所述第一振动加速度的均方根值；

将所述均方根值乘以预设系数，以使得所述振动加速度在频域内和时域内的能量保持一致。

在本发明的示例性实施例中，所述第一振动加速度的均方根值等于读取的多个振动加速度在时域内的均方根值；

所述对获取的振动加速度进行计算并获取计算值还可以包括：

将所述时域内的均方根值减去所读取的振动加速度的直流分量，作为所述计算值。

在本发明的示例性实施例中，所述方法还可以包括：在所述食品加工机不进行食品加工的静止状态下，读取多个振动加速度，并计算所述多个振动加速度的绝对值的平均值作为所述直流分量。

本发明实施例的有益效果可以包括：

1、本发明实施例中所述食品加工机中设置有振动检测模块和电机，所述方法可以包括：在所述电机工作过程中，根据预设的读取周期读取所述振动检测模块的检测数据，并根据所述检测数据获取所述食品加工机的振动加速度；对获取的振动加速度进行计算并获取计算值；将所述计算值与相应的预设阈值相比较；当所述计算值大于或等于所述预设阈值时，调整所述电机的转速。通过该实施例方案，能够在不同工况下精确识别用户是否安装扰流装置，实现良好的制浆效果，满足用户需求并同时防止高温浆液溅出烫伤用户。

2、本发明实施例的在本发明的示例性实施例中，所述对获取的振动加速度进行计算可以包括：对获取的所述振动加速度求平均值。该实施例方案简单易懂，能够提高振动加速度的精度。

3、本发明实施例中所述对获取的所述振动加速度求平均值可以包括：对获取的所述振动加速度求绝对值；去掉多个绝对值中的最大值和最小值后，计算剩余绝对值的平均值。该实施例方案通过采样多组数据获得绝对值，去除峰谷值后再求平均值，有效地避免了因数据的波动而造成的误判，进而避免导致误调整电机转速，既影响了粉碎的程度又没有有效降噪的情况发生。

4、本发明实施例的在本发明的示例性实施例中，在对获取的所述振动加速度求平均值之前，所述方法还包括：对存入预设的暂存区域内的检测数据进行数据滑动存储，并对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据中的振动加速度求平均值；其中，所述暂存区域具有固定长度。该实施例方案通过滑动平均的算法提高了滤波速率，可以实时地输出滤波后的数据，可以及时地识别到振幅过大，从而调整电机转速，达到有效降噪的目的。

5、本发明实施例的在本发明的示例性实施例中，所述方法还可以包括：在对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据中的振动加速度求平均值之前，对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据分别设置相应的权重值；其中，存储的检测数据越新，相应的权重值越大。该实施例方案针对采样队列中的每个值，设置不同的比重，越接近现在时刻的数值的比重越大，这样可以有效地改善信号滞后现象，更及时识别出振动加速度变化，从而可以更快地识别出噪音变大，做出转速调整，达到降噪目的。

6、本发明实施例的所述对获取的振动加速度进行计算并获取计算值可以包括：将每个频率点对应的振动加速度分别乘以不同的计权系数，获得所述预设频率范围内计权后的振动加速度，标记为第一振动加速度；计算全部所述第一振动加速度的均方根值；将所述均方根值乘以预设系数，以使得所述振动加速度在频域内和时域内的能量保持一致。通过该实施例方案，在频域中针对不同频率点的数据进行计权处理，从而更准确地反映出食品加工机噪音的大小，可以更有针对性地进行转速调整，达到更优的调整效果。

7、本发明实施例的所述第一振动加速度的均方根值等于读取的多个振动加速度在时域内的均方根值；所述对获取的振动加速度进行计算并获取计算值还可以包括：将所述时域内的均方根值减去所读取的振动加速度的直流分量，作为所述计算值。该实施例方案通过减去直流分量，去除了机器自身电路对振动加速度检测的干扰，增加了振动加速度检测的准确性和可靠性。

本发明实施例的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明实施例的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明实施例技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明实施例的技术方案，并不构成对本发明实施例技术方案的限制。

图1为本发明实施例的食品加工机的降噪方法流程图；

图2为本发明实施例的算术平均滤波降噪方法示意图；

图3为本发明实施例的数据滑动平均滤波降噪方法示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

实施例一

为了达到上述目的，本发明实施例提供了一种食品加工机的降噪方法，所述食品加工机中设置有振动检测模块和电机，如图1、图2所示，所述方法可以包括S101-S103：

S101、在所述电机工作过程中，根据预设的读取周期读取所述振动检测模块的检测数据，并根据所述检测数据获取所述食品加工机的振动加速度；

S102、对获取的振动加速度进行计算并获取计算值；

S103、将所述计算值与相应的预设阈值相比较；

S104、当所述计算值大于或等于所述预设阈值时，调整所述电机的转速。

在本发明的示例性实施例中，可以在食品加工机上设置振动检测模块，在食品加工机工作过程中(主要是指电机工作过程中)，食品加工机的主控单元MCU可以通过与振动检测模块实时通讯，MCU可以每间隔特定时间T1(即上述的读取周期)从振动检测模块中读取一组数据，即读取所述振动检测模块的检测数据。

在本发明的示例性实施例中，对读取的检测数据进行单位换算后可以获取所述食品加工机在当前时刻的振动加速度。

在本发明的示例性实施例中，所述对获取的振动加速度进行计算可以包括：对获取的所述振动加速度求平均值。

在本发明的示例性实施例中，将获取到的振动加速度求平均值后，给后续步骤进行滤波处理。

在本发明的示例性实施例中，所述对获取的所述振动加速度求平均值可以包括：

对获取的所述振动加速度求绝对值；

去掉多个绝对值中的最大值和最小值后，计算剩余绝对值的平均值。

在本发明的示例性实施例中，当N1组检测数据读取完成后，可以将这N1组检测数据求绝对值后去掉峰值和谷值后，求剩余的N1-2组检测数据的平均值。

在本发明的示例性实施例中，食品加工机中一般都设置有电机用来粉碎物料，电机工作时候会发生振动，从而产生噪音。本实施例方案通过振动检测模块读取食品加工机工作过程中的振动加速度，某一时刻振动加速度可能为正数，也可能为负数，而噪音的大小与发声体的振幅有关，因此食品加工机振动的加速度越大，通常所产生的噪音也就越大，本实施例方案中通过将获取到的原始振动加速度数据求绝对值处理，可以得到振动加速度值，与噪音值大小相对应。

在本发明的示例性实施例中，通常通过振动传感器获取到的原始数据都是含有很大的噪声的，直接使用极易误判，导致错误调整电机转速，达到有效的降噪目的。本实施例方案采样通过采样多组数据获得绝对值，去除峰谷值后再求平均，有效地避免了因数据的波动而造成误判，进而避免导致误调整电机转速，既影响了粉碎的程度又没有达到有效的降噪效果的情况发生。

在本发明的示例性实施例中，可以预先设置加速度阈值(即上述的预设阈值)，当计算出的平均值大于或等于该预设阈值时，判定为噪声较大，MCU可以控制电机调整转速，达到降低噪音的效果。

在本发明的示例性实施例中，食品加工机的MCU的运算资源一般都不会很富裕，必须要满足的是：在处理振动加速度采样、滤波等程序的过程中，也不能影响到食品加工机其它功能模块的运行，这就要求T1、N1的值不能很大。

在本发明的示例性实施例中，通常食品加工机中电机打浆所产生的噪音变化是很快的，这就要求本实施例方案对于振动加速度的检测速度不能太慢，一般要在50到100MS以内完成采样、滤波和判定，以便及时做出有效的调整，这就要求N1的值不能太大，T1时间不能过长。

在本发明的示例性实施例中，根据实际情况，一般N1取10左右，T1选2MS，这样才可以保证在20MS时间完成采样与滤波，其余的时间进行食品加工工艺调整。

实施例二

该实施例在实施例一的基础上，如图3所示，给出了对从振动检测模块读取到的检测数据滑动平均处理的实施例。

在本发明的示例性实施例中，在对获取的所述振动加速度求平均值之前，所述方法还可以包括：对存入预设的暂存区域内的检测数据进行数据滑动存储，并对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据中的振动加速度求平均值；

其中，所述暂存区域具有固定长度。

在本发明的示例性实施例中，所述对存入预设的暂存区域内的检测数据进行数据滑动存储可以包括：

每向所述暂存区域内存储一个新的检测数据，从所述暂存区域内删除一个最早存入的检测数据，以保持所述暂存区域内始终存储有最新读取的多个检测数据。

在本发明的示例性实施例中，本优化实施例方案基于实施例一的方案进行改善，可以采用滑动平均滤波法，在MCU的RAM(random access memory随机存取存储器)中开辟一个区域作为暂存区域使用，暂存区域的长度可以固定为N2，MCU每采样一组新数据，可以把采样结果放入暂存区域尾部，而扔掉原来头部的那个数据，这样在暂存区域中始终有个最新的数据：

式中，y(k)为第k次滤波后的输出值，x(k-i)为依次向前递推i次的采样值，N为递推平均项数。滑动平均的计算深度N2(检测数据组数)的取值很重要，N2选得越大，平均效果越好，但对参数变化的反应不灵敏；N2选得越小，滤波效果越不显著，但反应更灵敏。关于N2的选择与实施例一中算术平均滤波法相同。

在本发明的示例性实施例中，通常食品加工机中电机打浆所产生的噪音变化是很快的，这就要求本实施例方案对于振动加速度的检测速度不能太慢，一般要在50到100MS以内完成采样、滤波和判定。

在本发明的示例性实施例中，实施例一方案中，使用算术平均滤波方法进行滤波，每计算一次数据，需测量N1次。这样使用实施例一方案这种方法进行滤波的话就会明显地降低滤波的速度，导致滤波数据输出速度较慢，难以及时反映出食品加工机振动幅度变化，从而导致电机转速调整滞后，无法有效地达到降噪的目的。

在本发明的示例性实施例中，本优化实施例方案通过滑动平均的算法代替实施例一方案中的算术平均算法，相当于滤波速率提高了N1倍，实时地输出滤波后的数据，这样MCU就可以及时地识别到振幅过大，从而调整电机转速，达到降噪目的。

实施例三

该实施例在实施例二的基础上，给出了对从振动检测模块读取到的检测数据作加权滑动平均处理的实施例。

在本发明的示例性实施例中，所述方法还可以包括：

在对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据中的振动加速度求平均值之前，对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据分别设置相应的权重值；其中，存储的检测数据越新，相应的权重值越大；

对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据进行加权求和后求平均值。

在本发明的示例性实施例中，本优化实施例方案在实施例二方案的基础上进行改善，对不同时刻的采样值加以不同的比重，并且总比重为1，设置越接近当前时刻的数据，比重越大，最后再将所有计权后的数值求平均值。

上式中，y为滤波输出值，x(N-i)为第N-i次采样输出原始值的绝对值。

Ci为常数，且C0+C1+…CN-1＝1；Ci>0；N为正数，i为正整数。

在本发明的示例性实施例中，实施例二的方案中所使用的滑动平均算法，由于针对N2次的所有采样值求平均，每个采样值所占用的比重相等，这样对于食品加工机振动而发出噪音这种快速变化的信号，虽然消除了随机误差，但也很明显地降低了信号的灵敏度，会产生明显的滞后现象。本优化实施例方案针对采样队列中的每个数值，设置不同的比重，越接近现在时刻的值的比重越大，这样就可以有效地改善这种滞后现象，更及时地识别出加速度变化，从而可以更快地识别出噪音变大，作出打浆转速调整，达到降噪目的。

实施例四

该实施例在上述任意实施例的基础上，给出了对从振动检测模块读取到的数据滤波后,转换到频域中进行频率计权后再求均方根值，如果均方根值大于预设阈值，则调整打浆转速达到降噪的效果的实施例。

在本发明的示例性实施例中，所述根据所述检测数据获取所述食品加工机的振动加速度可以包括：将读取的多个检测数据做傅里叶变换，获得频域内多个位于预设频率范围内的频率点对应的振动加速度。

在本发明的示例性实施例中，可以等时间间隔T6采样一组振动加速度数据，总共采样N6组数据，将这N6组数据做傅里叶变换后得到一个频率范围(0-X)内各频率点对应的振动加速度大小。

在本发明的示例性实施例中，根据采样定理可知，信号采样的频率需要是实际要采样的信号频率的2倍才可以保证信号不失真。食品加工机打浆过程中产生的噪音频率一般集中在1K以下，因此，设置采样间隔时间T6为500us，可以保证完整采集到打浆过程中的加速度变化。

在本发明的示例性实施例中，傅里叶变换要求MCU做大量的矩阵乘法运算，FFT(Fast Fourier Transformation，快速傅氏变换)的点数越多，所需要的运算资源越大，但换算到频域后的频率点密度就越大。因此需要平衡两者之间的关系。结合MCU资源情况，本实施例方案中可以设置N6为64。

在本发明的示例性实施例中，所述对获取的振动加速度进行计算并获取计算值可以包括：

将每个频率点对应的振动加速度分别乘以不同的计权系数，获得所述预设频率范围内计权后的振动加速度，标记为第一振动加速度；

计算全部所述第一振动加速度的均方根值；

将所述均方根值乘以预设系数，以使得所述振动加速度在频域内和时域内的能量保持一致。

在本发明的示例性实施例中，与声音计权类似，本实施例方案针对每个频率点的振动加速度大小乘以不同的计权系数，得到频域内计权后的振动加速度大小。

在本发明的示例性实施例中，计权的类型分别有A，B，C计权和无计权，其中A计权是模拟人耳对声音的响应，本实施例方案主要目的是通过加速度来间接地反应食品加工机噪音情况，因此可以采用A计权的方式。

在本发明的示例性实施例中，根据PARSEVAL定理，求频域内各频率点的振动加速度大小的均方根值，即等于时域上的振动加速度均方根值Val。

在本发明的示例性实施例中，采样点数为N6，那么FFT之后结果就是一个为N6/2点的复数，每一个点就对应着一个频率点，由于在FFT过程中丢掉了一半的点，为了保证所计算的频域的点和时域上的能量一致，再乘以2得到时域上的加速度总能量。

在本发明的示例性实施例中，如果Val值大于预设阈值，则调整打浆转速，达到降噪的效果。

在本发明的示例性实施例中，人耳对声音的感觉不仅与声压有关,也与频率有关。一般对高频声音感觉灵敏，对低频声音感觉迟钝，声压级相同而频率不同的声音听起来可能不一样响。

在本发明的示例性实施例中，通过食品加工机振动过程中振动加速度的大小来间接地反应机器所产生噪音的大小。

在本发明的示例性实施例中，而时域上是所有频率点的振动加速度大小叠加起来的，这样如果在人耳不敏感的区域有较大的噪音时，在时域上是无法有效地区分的。这样可能存在检测到的振动加速度很大，但实际噪音值并不大的情况，就很容易导致误判，MCU误调整打浆转速，非但没有降低噪音，也影响到制浆效果。

在本发明的示例性实施例中，与声压级计权同理，本实施例方案在频域中针对不同频率点的数据进行计权处理，从而更准确地反映出食品加工机噪音的大小。这样MCU就可以更有针对性地进行电机转速调整，达到更优的调整效果。

实施例五

该实施例在实施例四的基础上，给出了在求得时域上的均方根值之后，再去除直流分量的实施例方案。

在本发明的示例性实施例中，所述第一振动加速度的均方根值等于读取的多个振动加速度在时域内的均方根值；

所述对获取的振动加速度进行计算并获取计算值还可以包括：

将所述时域内的均方根值减去所读取的振动加速度的直流分量，作为所述计算值。

在本发明的示例性实施例中，所述方法还可以包括：在所述食品加工机不进行食品加工的静止状态下，读取多个振动加速度，并计算所述多个振动加速度的绝对值的平均值作为所述直流分量。

在本发明的示例性实施例中，在食品加工机生产过程中，可以在静止不打浆的状态下进行振动传感器校准，求得静止不打浆状态下的振动加速度波动绝对值的平均值作为直流分量RMSOFFSET。

在本发明的示例性实施例中，在实施例四的基础上求得时域上的均方根值之后，可以减去这个直流分量得到均方根值。

RMS_freq＝RMS_freq-RMSOFFSET

在本发明的示例性实施例中，可以将该均方根值与预设阈值相比较，如果该均方根值大于或等于预设阈值，则调整打浆转速，达到降噪的效果。

在本发明的示例性实施例中，在频域中，噪音的直流分量是一条直线，只会使时域信号沿Y轴上下平移，不影响信号的波形。

在本发明的示例性实施例中，理想状态下(电路中无干扰)，在安静环境(环境噪音小于50dB)中，RMS_freq的值也可能会波动，但一定时间内的平均值应接近于0，且波动范围一般不会超过±10。

在本发明的示例性实施例中，本优化实施例方案通过生产校准求得直流分量，去除了机器自身电路对加速度检测的干扰，增加了加速度检测的准确性和可靠性。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

Claims (10)

1.一种食品加工机的降噪方法，其特征在于，所述食品加工机中设置有振动检测模块和电机，所述方法包括：

在所述电机工作过程中，根据预设的读取周期读取所述振动检测模块的检测数据，并根据所述检测数据获取所述食品加工机的振动加速度；

对获取的振动加速度进行计算并获取计算值；

将所述计算值与相应的预设阈值相比较；

当所述计算值大于或等于所述预设阈值时，调整所述电机的转速。

2.根据权利要求1所述的食品加工机的降噪方法，其特征在于，所述对获取的振动加速度进行计算包括：对获取的所述振动加速度求平均值。

3.根据权利要求2所述的食品加工机的降噪方法，其特征在于，所述对获取的所述振动加速度求平均值包括：

对获取的所述振动加速度求绝对值；

去掉多个绝对值中的最大值和最小值后，计算剩余绝对值的平均值。

4.根据权利要求2所述的食品加工机的降噪方法，其特征在于，在对获取的所述振动加速度求平均值之前，所述方法还包括：对存入预设的暂存区域内的检测数据进行数据滑动存储，并对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据中的振动加速度求平均值；

其中，所述暂存区域具有固定长度。

5.根据权利要求4所述的食品加工机的降噪方法，其特征在于，所述对存入预设的暂存区域内的检测数据进行数据滑动存储包括：

每向所述暂存区域内存储一个新的检测数据，从所述暂存区域内删除一个最早存入的检测数据，以保持所述暂存区域内始终存储有最新读取的多个检测数据。

6.根据权利要求4所述的食品加工机的降噪方法，其特征在于，所述方法还包括：

在对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据中的振动加速度求平均值之前，对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据分别设置相应的权重值；其中，存储的检测数据越新，相应的权重值越大；

对所述暂存区域中当前存储的多个检测数据进行加权求和后求平均值。

7.根据权利要求1所述的食品加工机的降噪方法，其特征在于，所述根据所述检测数据获取所述食品加工机的振动加速度包括：将读取的多个检测数据做傅里叶变换，获得频域内多个位于预设频率范围内的频率点对应的振动加速度。

8.根据权利要求7所述的食品加工机的降噪方法，其特征在于，所述对获取的振动加速度进行计算并获取计算值包括：

将每个频率点对应的振动加速度分别乘以不同的计权系数，获得所述预设频率范围内计权后的振动加速度，标记为第一振动加速度；

计算全部所述第一振动加速度的均方根值；

将所述均方根值乘以预设系数，以使得所述振动加速度在频域内和时域内的能量保持一致。

9.根据权利要求8所述的食品加工机的降噪方法，其特征在于，所述第一振动加速度的均方根值等于读取的多个振动加速度在时域内的均方根值；

所述对获取的振动加速度进行计算并获取计算值还包括：

将所述时域内的均方根值减去所读取的振动加速度的直流分量，作为所述计算值。

10.根据权利要求9所述的食品加工机的降噪方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述食品加工机不进行食品加工的静止状态下，读取多个振动加速度，并计算所述多个振动加速度的绝对值的平均值作为所述直流分量。