CN110985425A - 一种信息检测方法、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种信息检测方法，该方法包括：在待检测风扇工作时，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号；其中，所述待检测风扇设置在电子设备中；基于所述振动信号和所述噪音信号，确定所述待检测风扇的工作状态；基于所述待检测风扇的工作状态，生成状态信息；其中，所述状态信息用于表征所述待检测风扇的工作状态。本申请实施例还提供了一种电子设备和计算机可读存储介质。

Description

一种信息检测方法、电子设备及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息检测方法、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着科学技术的迅速发展，电子设备的硬件系统和软件系统均得到了较大的改善。为了保证用户的体验效果更好，电子设备例如笔记本电脑的厚度越来越薄。在现有技术中，为了使电子设备例如笔记本电脑等设备变薄的同时，相应的散热风扇的厚度也逐渐在减小，为了保持甚至提高厚度减小的散热风扇的散热能力，并降低散热风扇的工作噪音，使用直径更大的风扇。

但是，直径更大的风扇的使用和风扇厚度的缩减，导致风扇轴承产生的应力增大，造成风扇轴承损伤。而现有技术中电子设备的智能化程度较低，不能对风扇的工作状态进行实时监测，更无法对其轴承损伤进行检测，导致电子设备的系统散热能力骤降，甚至出现过热死机的情况。

申请内容

为解决上述技术问题，本申请实施例期望提供一种信息检测方法、电子设备及计算机可读存储介质，解决了现有技术中电子设备的智能化程度较低，不能对风扇轴承损伤进行检测的问题，实现了对风扇轴承进行检测，确定风扇轴承的损伤状态，提高了电子设备的智能化程度。

本申请的技术方案是这样实现的：

一方面，一种信息检测方法，所述方法包括：

在待检测风扇工作时，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号；其中，所述待检测风扇设置在电子设备中；

基于所述振动信号和所述噪音信号，确定所述待检测风扇的工作状态；

基于所述待检测风扇的工作状态，生成状态信息；其中，所述状态信息用于表征所述待检测风扇的工作状态。

可选的，所述基于所述振动信号和所述噪音信号，确定所述待检测风扇的工作状态，包括：

对所述振动信号进行频谱分析，得到第一振动频谱信息；

对所述噪音信号进行频谱分析，得到第一噪音频谱信息；

基于所述第一振动频谱信息和所述第一噪音频谱信息，确定所述待检测风扇的损伤状态；其中，所述待检测风扇的工作状态包括所述待检测风扇的损伤状态。

可选的，所述基于所述第一振动频谱信息和所述第一噪音频谱信息，确定所述待检测风扇的损伤状态，包括：

获取已训练的目标分类器；

通过所述目标分类器，对所述第一振动频谱信息和所述第一噪音频谱信息进行处理，得到所述损伤状态。

可选的，所述基于所述第一振动频谱信息和所述第一噪音频谱信息，确定所述待检测风扇的损伤状态，还包括：

获取至少两组第一振动参考频谱信息和至少两组第一噪音参考频谱信息；其中，一组所述第一振动参考频谱信息对应一种预设损伤状态，一组所述第一噪音参考频谱信息对应一种预设损伤状态；

基于所述第一振动频谱信息、所述至少两组第一振动参考频谱信息、所述第一噪音频谱信息和所述至少两组第一噪音参考频谱信息，确定所述损伤状态。

可选的，所述基于所述第一振动频谱信息、所述至少两组第一振动参考频谱信息、所述第一噪音频谱信息和所述至少两组第一噪音参考频谱信息，确定所述损伤状态，包括：

将所述第一振动频谱信息与所述至少两组第一振动参考频谱信息进行匹配处理，确定所述第一振动频谱信息匹配的振动参考频谱信息为第一振动频谱目标信息；

确定所述第一振动频谱目标信息对应的预设损伤状态为第一状态；

将所述第一噪音频谱信息与所述至少两组第一噪音参考频谱信息进行匹配处理，确定所述第一噪音频谱信息匹配的噪音参考频谱信息为第一目标噪音信息；

确定所述第一目标噪音信息对应的预设损伤状态为第二状态；

若所述第一状态与所述第二状态相同，将所述第一状态作为所述损伤状态。

可选的，所述基于所述振动信号和所述噪音信号，确定所述待检测风扇的工作状态之前，所述方法还包括：

获取所述预设时间段内所述待检测风扇的第一目标转速；

对应的，所述基于所述振动信号和所述噪音信号，确定所述待检测风扇的工作状态，还包括：

对所述振动信号和所述第一目标转速进行阶次分析，得到第一振动阶谱；

对所述噪音信号和所述第一目标转速进行阶次分析，得到第一噪音阶谱；

获取至少两组第一振动参考阶谱和至少两组第一噪音参考阶谱；其中，一组第一振动参考阶谱对应一种预设损伤状态，一组第一噪音参考阶谱对应一种预设损伤状态；

基于所述第一振动阶谱、所述至少两组第一振动参考阶谱、所述第一噪音阶谱和所述至少两组第一噪音参考阶谱，确定所述待检测风扇的损伤状态；其中，所述待检测风扇的工作状态包括所述待检测风扇的损伤状态。

可选的，所述基于所述第一振动阶谱、所述至少两组第一振动参考阶谱，所述第一噪音阶谱和所述至少两组第一噪音参考阶谱，确定所述待检测风扇的损伤状态，包括：

将所述第一振动阶谱与所述至少两组第一振动参考阶谱进行匹配处理，确定所述第一振动阶谱匹配的振动参考阶谱为第一振动目标阶谱；

确定所述第一振动目标阶谱对应的预设损伤状态为第三状态；

将所述第一噪音阶谱与所述至少两组第一噪音参考阶谱进行匹配处理，确定所述第一噪音阶谱匹配的噪音参考阶谱为第一噪音目标阶谱；

确定所述第一噪音目标阶谱对应的预设损伤状态为第四状态；

若所述第三状态与所述第四状态相同，将所述第三状态作为所述损伤状态。

可选的，所述基于所述振动频谱信息和所述噪音频谱信息，确定所述待检测风扇的工作状态之前，所述方法还包括：

获取所述预设时间段内所述待检测风扇的第二目标转速；

对应的，所述基于所述振动信号和所述噪音信号，确定所述待检测风扇的工作状态，还包括：

对所述振动信号进行频谱分析，得到第二振动频谱信息；

对所述噪音信号进行频谱分析，得到第二噪音频谱信息；

基于所述第二振动频谱信息和所述第二噪音频谱信息，确定第一子损伤状态；

对所述振动信号和所述第二目标转速进行阶次分析，得到第二振动阶谱；

对所述噪音信号和所述第二目标转速进行阶次分析，得到第二噪音阶谱；

获取至少两组第二振动参考阶谱和至少两组第二噪音参考阶谱；其中，一组第二振动参考阶谱对应一种预设损伤状态，一组第二噪音参考阶谱对应一种预设损伤状态；

基于所述第二振动阶谱、所述至少两组第二振动参考阶谱、所述第二噪音阶谱和所述至少两组第二噪音参考阶谱，确定第二子损伤状态；

基于所述第一子损伤状态和所述第二子损伤状态，确定所述待检测风扇的损伤状态；其中，所述工作状态包括所述损伤状态，所述损伤状态是所述第一子损伤状态和所述第二子损伤状态中表示损伤状态最严重的一种。

另一方面，一种电子设备，所述电子设备包括：处理器、存储器、待检测风扇和通信总线，其中：

所述待检测风扇，用于对所述电子设备进行散热；

所述存储器，用于存储可执行指令；

所述通信总线，用于实现所述处理器和所述存储器之间的通信连接；

所述处理器，用于执行所述存储器中存储的信息检测程序，实现如上述任一项所述的信息检测方法的步骤。

又一方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息检测程序，所述信息检测程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的信息检测方法的步骤。

本申请实施例提供了一种信息检测方法、电子设备及计算机可读存储介质，在待检测风扇工作时，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号，基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态，基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息。这样，电子设备根据预设时间段内获取的振动信号和噪音信号，确定出待检测风扇的工作状态，并采用生成状态信息的方式表征待检测风扇的工作状态，解决了现有技术中电子设备的智能化程度较低，不能对风扇轴承损伤进行检测的问题，实现了对风扇轴承进行检测，确定风扇轴承的损伤状态，提高了电子设备的智能化程度。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种信息检测方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种信息检测方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的又一种信息检测方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的再一种信息检测方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的转速、振动信号和噪音信号示意图；

图6为本申请实施例提供的一种阶谱示意图；

图7为本申请另一实施例提供的一种信息检测方法的流程示意图；

图8为本申请实施例提供的一种频谱示意图；

图9为本申请另一实施例提供的另一种信息检测方法的流程示意图；

图10为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本申请的实施例提供一种信息检测方法，参照图1所示，方法应用于电子设备，该方法包括以下步骤：

步骤101、在待检测风扇工作时，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号。

其中，待检测风扇设置在电子设备中。

在本申请实施例中，电子设备可以是安装风扇的设备，风扇可以用于对电子设备的器件进行散热，对应为上述待检测风扇。预设时间段可以是一段时间，也即时长，例如5秒至5分钟等，由厂商提供的一个时长经验值或由用户进行设定的一个时长值等。振动信号和噪音信号是由于风扇工作即风扇转动时，使电子设备产生的。

步骤102、基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态。

在本申请实施例中，电子设备对振动信号和噪音信号进行分析处理，来确定待检测风扇的工作状态。待检测风扇的工作状态包括待检测风扇的损伤状态，但在一些应用场景中，也可以是待检测风扇的转速状态等。

步骤103、基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息。

其中，状态信息用于表征待检测风扇的工作状态。

在本申请实施例中，电子设备基于确定的待检测风扇的工作状态，生成用于携带有待检测风扇的工作状态信息的状态信息。具体的，该状态信息可以在电子设备的显示屏幕上进行显示，或者通过网络，发送给生产厂商的开发设计人员或者售后人员等。该状态信息用于在电子设备的显示屏幕上进行显示时，用于提示用户该电子设备的待检测风扇的工作状态，电子设备的显示屏幕可以是电子设备本身的显示屏幕，或者与电子设备具有通信连接的其他电子设备的显示屏幕，其他电子设备例如可移动终端等，即在其他电子设备的显示区域进行显示，实现对用户进行提示，告知用户电子设备的待检测风扇的工作状态，以便用户根据电子设备的待检测风扇的工作状态对电子设备的待检测风扇进行相应的调整或替换，保证电子设备的工作效率。

本申请实施例提供了一种信息检测方法，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号，基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态，基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息。这样，电子设备根据预设时间段内获取的振动信号和噪音信号，确定出待检测风扇的工作状态，并采用生成状态信息的方式表征待检测风扇的工作状态，解决了现有技术中电子设备的智能化程度较低，不能对风扇轴承损伤进行检测的问题，实现了对风扇轴承进行检测，确定风扇轴承的损伤状态，提高了电子设备的智能化程度。

基于前述实施例，本申请的实施例提供一种信息检测方法，参照图2所示，方法应用于电子设备，该方法包括以下步骤：

步骤201、在待检测风扇工作时，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号。

其中，待检测风扇设置在电子设备中。

在本申请实施例中，振动信号可以采用振动加速度传感器进行采集得到，振动加速度传感器可以设置在待检测风扇的扇叶在电子设备壳体或者固定待检测风扇的壳体的投影区域中，对应的振动加速度传感器的数量包括至少一个，若振动加速度传感器的数量包括多个时，本申请实施例中最终得到的振动信号可以是对多个振动加速度传感器采集到的多个信号进行处理得到的一个信号，例如对多个信号进行平均值处理等等。噪音信号可以采用噪音信号传感器进行采集得到的，噪音传感器可以设置在待检测风扇所在的散热通孔在电子设备的壳体的出口处，噪音传感器的数量可以包括至少一个，若噪音传感器的数量包括多个时，本申请实施例中最终得到的噪音信号可以是对多个噪音传感器采集到的多个信号进行处理得到的一个信号，例如对多个信号进行平均值处理等等。噪音传感器具体可以是麦克风。

步骤202、基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态。

在本申请其他实施例中，步骤202可以由以下步骤202a～202c来实现：

步骤202a、对振动信号进行频谱分析，得到第一振动频谱信息。

在本申请实施例中，对振动信号进行频谱分析，可以是对振动信号进行傅里叶变换或者快速傅里叶变换得到第一振动频谱信息，第一振动频谱信息可以是第一振动频谱图，在一些应用场景中，第一振动频谱信息还可以是振动频谱数据。

步骤202b、对噪音信号进行频谱分析，得到第一噪音频谱信息。

在本申请实施例中，对噪音信号进行频谱分析，可以是对噪音信号进行傅里叶变换或者快速傅里叶变换得到第一噪音频谱信息，第一噪音频谱信息可以是第一噪音频谱图，在一些应用场景中，第一噪音频谱信息还可以是噪音频谱数据。

步骤202c、基于第一振动频谱信息和第一噪音频谱信息，确定待检测风扇的损伤状态。

其中，工作状态包括损伤状态。

在本申请实施例中，电子设备对第一振动频谱信息和第二噪音频谱信息进行分析处理，得到待检测风扇的损伤状态。

在本申请其他实施例中，步骤202c可以由以下步骤a11～a12来实现：

步骤a11、获取已训练的目标分类器。

在本申请实施例中，已训练的目标分类器的具体训练方法可以为：

获取大量待检测风扇在不同损伤阶段对应的振动信号和噪音信号，分别对大量振动信号和噪音信号进行频谱分析，得到大量的振动频谱信息和噪音频谱信息，例如为振动频谱图和噪音频谱图，建立得到样本图库；确定图像分类器，例如图像分类器可以为卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)模型的机器学习算法，也可以是其他神经网络模型，此处不做限定；基于样本图库中的样本，对图像分类器进行模型训练，调整图像分类器的参数，直至得到能够准确预测待检测风扇的损伤状态的目标分类器。需说明的是，目标分类器可以根据实际应用中，实际检测的样本的增加，不断的进行修改和改进，以便提高检测风扇的损伤状态的预测准确率。

步骤a12、通过目标分类器，对第一振动频谱信息和第一噪音频谱信息进行处理，得到损伤状态。

在本申请实施例中，将第一振动频谱信息和第一噪音频谱信息输入值目标分类器中，目标分类器对第一振动频谱信息和第一噪音频谱信息进行分析，即可预测得到待检测风扇的损伤状态。

在一些应用场景中，目标分类器可以包括两个分类器，例如为第一分类器和第二分类器，其中第一分类器对应振动频谱信息，第二分类器对应噪音频谱信息，对应的，将第一振动频谱信息输入第一分类器，预测得到待检测风扇的损伤状态为第一子态，将第二振动频谱信息输入第二分类器，预测得到待检测风扇的损伤状态为第二子状态，一种情况可以为第一子状态和第二子状态相同时，确定待检测风扇的损伤状态为第一子状态或第二子状态，另一种情况为第一子状态和第二子状态不同时，可以从这两种状态中确定表示待检测风扇的损伤状态为更为严重的一种，如第二子状态表示待检测风扇的损伤状态更为严重，则确定最终待检测风扇的损伤状态为第二子状态。

步骤203、基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息。

其中，状态信息用于表征待检测风扇的工作状态。

在本申请实施例中，待检测风扇的工作状态可以包括以下7种：无故障、少量微型缺陷、大量微型缺陷、少量中型缺陷、大量中型缺陷、大型缺陷和失效前临界状态，对应的编号可以依次为S1、S2、S3、S4、S5、S6和S7。

在状态信息是提示用户待检测风扇的工作状态的提示信息时，基于待检测风扇的工作状态即待检测风扇的损伤状态生成提示信息时，还可以将待检测风扇的损伤状态转换至电子设备的待检测风扇的使用寿命。也就是说，生成提示信息提示用户时，提示信息的内容根据实际情况，可以只包括待检测风扇的损伤状态，例如提示信息为风扇目前的损伤状态S6，或者提示信息的内容只包括当前损伤状态对应的可使用寿命，例如可以为风扇截止当前时刻剩余可以使用寿命为XXX小时，或者提示信息的内容包括待检测风扇的损伤状态和当前损伤状态对应的可使用寿命，例如风扇目前的损伤状态S5，截止当前时刻剩余可以使用寿命为YYY小时。

需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。

本申请实施例提供了一种信息检测方法，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号，基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态，基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息。这样，电子设备根据预设时间段内获取的振动信号和噪音信号，确定出待检测风扇的工作状态，并采用生成状态信息的方式表征待检测风扇的工作状态，解决了现有技术中电子设备的智能化程度较低，不能对风扇轴承损伤进行检测的问题，实现了对风扇轴承进行检测，确定风扇轴承的损伤状态，提高了电子设备的智能化程度。

基于前述实施例，本申请的实施例提供一种信息检测方法，参照图4所示，方法应用于电子设备，该方法包括以下步骤：

步骤301、在待检测风扇工作时，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号。

其中，待检测风扇设置在电子设备中。

步骤302、对振动信号进行频谱分析，得到第一振动频谱信息。

步骤303、对噪音信号进行频谱分析，得到第一噪音频谱信息。

步骤304、基于第一振动频谱信息和第一噪音频谱信息，确定待检测风扇的损伤状态。

其中，工作状态包括损伤状态。

在本申请其他实施例中，步骤304可以由以下步骤a11～a12来实现：

步骤304a、获取至少两组第一振动参考频谱信息和至少两组第一噪音参考频谱信息。

其中，一组第一振动参考频谱信息对应一种预设损伤状态，一组第一噪音参考频谱信息对应一种预设损伤状态。

在本申请实施例中，至少两组第一振动参考频谱信息中的每一组第一振动参考频谱信息对应一种预设损伤状态，每一组第一振动参考频谱信息是设计人员对对应的损伤状态的大量振动频谱信息进行分析，得到的参考信息，例如对应的参考信息可以是一张振动频谱图，也可以是属于同一损伤状态的多张振动频谱图。对应的至少两组第一噪音参考频谱信息中的每一组第一噪音参考频谱信息对应一种预设损伤状态，每一组第一噪音参考频谱信息是设计人员对对应的损伤状态的大量噪音频谱信息进行分析，得到的参考信息，例如对应的参考信息可以是一张噪音频谱图，也可以是属于同一损伤状态的多张噪音频谱图。

304b、基于第一振动频谱信息、至少两组第一振动参考频谱信息、第一噪音频谱信息和至少两组第一噪音参考频谱信息，确定损伤状态。

在本申请实施例中，将第一振动频谱信息与至少两组第一振动参考频谱信息进行比较分析，得到第一比较结果，将第一噪音频谱信息与至少两组第一噪音参考频谱信息进行比较分析，得到第二比较结果，基于第一比较结果和第二比较结果确定待检测风扇的损伤状态。

在本申请其他实施例中，步骤304b可以由以下步骤来实现：

步骤b11、将第一振动频谱信息与至少两组第一振动参考频谱信息进行匹配处理，确定第一振动频谱信息匹配的振动参考频谱信息为第一振动频谱目标信息。

步骤b12、确定第一振动频谱目标信息对应的预设损伤状态为第一状态。

在本申请实施例中，第一状态即为第一比较结果。

步骤b13、将第一噪音频谱信息与至少两组第一噪音参考频谱信息进行匹配处理，确定第一噪音频谱信息匹配的噪音参考频谱信息为第一目标噪音信息。

步骤b14、确定第一目标噪音信息对应的预设损伤状态为第二状态。

在本申请实施例中，第二状态即为第二比较结果。

步骤b15、若第一状态与第二状态相同，将第一状态作为损伤状态。

步骤305、基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息。

其中，状态信息用于表征待检测风扇的工作状态。

需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。

本申请实施例提供了一种信息检测方法，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号，基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态，基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息。这样，电子设备根据预设时间段内获取的振动信号和噪音信号，确定出待检测风扇的工作状态，并采用生成状态信息的方式表征待检测风扇的工作状态，解决了现有技术中电子设备的智能化程度较低，不能对风扇轴承损伤进行检测的问题，实现了对风扇轴承进行检测，确定风扇轴承的损伤状态，提高了电子设备的智能化程度。

基于前述实施例，本申请的实施例提供一种信息检测方法，参照图4所示，方法应用于电子设备，该方法包括以下步骤：

步骤401、在待检测风扇工作时，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号。

其中，待检测风扇设置在电子设备中。

步骤402、获取预设时间段内待检测风扇的第一目标转速。

在本申请实施例中，也就是说在同一预设时间段内，获取振动信号和噪音信号的同时，还采集待检测风扇的转速。待检测风扇的转速具体可以通过采集风扇信号即风扇的脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation，PWM)信号来实现采集，还可以直接采用转速传感器来采集。示例性的，如图5所示为预设时间段10秒内，采集的A信号为待检测风扇的第一目标转速、B信号为振动信号和C信号为噪音信号，其中，待检测风扇的第一目标转速A的纵坐标为转速，对应的单位为转每分钟，振动信号B的纵坐标为电压，对应的单位为毫伏，噪音信号C的纵坐标为电压，对应的单位为毫伏。振动信号B的纵坐标表示振动的强度，噪音信号C的纵坐标表示噪音信号的强度。待检测风扇的第一目标转速A、振动信号B和噪音信号C的横坐标均表示时间。

步骤403、对振动信号和第一目标转速进行阶次分析，得到第一振动阶谱。

在本申请实施例中，振动信号和第一目标转速进行阶次分析实现电子设备的振动能量对应转速的特征变化。阶次分析包括两种实现方式：一种方式为基于频谱，进行傅里叶变换，另一种方式为基于阶次谱，进行跟踪。

步骤404、对噪音信号和第一目标转速进行阶次分析，得到第一噪音阶谱。

在本申请实施例中，噪音信号和第一目标转速进行阶次分析实现电子设备的噪音能量对应转速的特征变化。

步骤405、获取至少两组第一振动参考阶谱和至少两组第一噪音参考阶谱。

其中，一组第一振动参考阶谱对应一种预设损伤状态，一组第一噪音参考阶谱对应一种预设损伤状态。

在本申请实施例中，一组第一振动参考阶谱根据对应的预设损伤状态下，大量实验得到的阶谱进行分析得到的参考经验谱，同理，对应的一组第一噪音参考阶谱是也是对应的预设损伤状态下的参考经验谱。在实际应用过程中，随着样本的增加，至少两组第一振动参考阶谱和至少两组第一噪音参考阶谱均可改变。

步骤406、基于第一振动阶谱、至少两组第一振动参考阶谱、第一噪音阶谱和至少两组第一噪音参考阶谱，确定待检测风扇的损伤状态。

其中，待检测风扇的工作状态包括待检测风扇的损伤状态。

在本申请实施例中，将第一振动阶谱与至少两组第一振动参考频谱进行比较分析，得到第一分析结果，将第一噪音阶谱和至少两组第一噪音参考阶谱进行比较分析，得到第二分析结果，基于第一分析结果和第二分析结果，确定待检测风扇的损伤状态。

在本申请其他实施例中，步骤406可以由以下步骤c11～c15来实现：

步骤c11、将第一振动阶谱与至少两组第一振动参考阶谱进行匹配处理，确定第一振动阶谱匹配的振动参考阶谱为第一振动目标阶谱。

示例性的，假设第一振动参考阶谱只包括无故障和有故障两种情况时，对应的两种振动参考阶谱示意图可以如图6所示，其中，虚线D为待检测风扇无故障时对应的振动参考阶谱，实线E为有故障时对应的振动参考阶谱，其中，横坐标表示阶数，纵坐标表示阶谱的幅值。

步骤c12、确定第一振动目标阶谱对应的预设损伤状态为第三状态。

步骤c13、将第一噪音阶谱与至少两组第一噪音参考阶谱进行匹配处理，确定第一噪音阶谱匹配的噪音参考阶谱为第一噪音目标阶谱。

步骤c14、确定第一噪音目标阶谱对应的预设损伤状态为第四状态。

步骤c15、若第三状态与第四状态相同，将第三状态作为损伤状态。

步骤407、基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息。

其中，状态信息用于表征待检测风扇的工作状态。

需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。

本申请实施例提供了一种信息检测方法，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号，基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态，基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息。这样，电子设备根据预设时间段内获取的振动信号和噪音信号，确定出待检测风扇的工作状态，并采用生成状态信息的方式表征待检测风扇的工作状态，解决了现有技术中电子设备的智能化程度较低，不能对风扇轴承损伤进行检测的问题，实现了对风扇轴承进行检测，确定风扇轴承的损伤状态，提高了电子设备的智能化程度。

基于前述实施例，本申请的实施例提供一种信息检测方法，参照图7所示，方法应用于电子设备，该方法包括以下步骤：

步骤501、在待检测风扇工作时，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号。

其中，待检测风扇设置在电子设备中。

步骤502、获取预设时间段内待检测风扇的第二目标转速。

步骤503、对振动信号进行频谱分析，得到第二振动频谱信息。

在本申请实施例中，得到的第二振动频谱信息可以如图8所示，其中，第二振动频谱信息F与第二目标转速G具有一定的对应关系，图8中的颜色卡H中的数值越大，表明频谱图中的均方根幅值越大。

步骤504、对噪音信号进行频谱分析，得到第二噪音频谱信息。

步骤505、基于第二振动频谱信息和第二噪音频谱信息，确定第一子损伤状态。

在本申请实施例中，基于第二振动频谱信息和第二噪音频谱信息，确定第一子损伤状态可以采用已训练的目标分类器的方法来实现，具体实现方法可以参见前述步骤a11～a12，此处不再详细赘述；还可以通过第二振动频谱信息、与振动频谱参考信息、第二噪音频谱信息和噪音频谱参考信息的方法来实现，具体实现方式可以参见前述步骤304a～304b，此处不再详细赘述。

步骤506、对振动信号和第二目标转速进行阶次分析，得到第二振动阶谱。

步骤507、对噪音信号和第二目标转速进行阶次分析，得到第二噪音阶谱。

在本申请其他实施例中，电子设备得到第二振动阶谱和第二噪音阶谱后，也可以采用机器学习的方法确定第二子损伤状态，具体方法可以参照前述步骤a11～a12的实现过程，此处不再详细赘述。

步骤508、获取至少两组第二振动参考阶谱和至少两组第二噪音参考阶谱。

其中，一组第二振动参考阶谱对应一种预设损伤状态，一组第二噪音参考阶谱对应一种预设损伤状态。

步骤509、基于第二振动阶谱、至少两组第二振动参考阶谱、第二噪音阶谱和至少两组第二噪音参考阶谱，确定第二子损伤状态。

步骤510、基于第一子损伤状态和第二子损伤状态，确定待检测风扇的损伤状态。

其中，工作状态包括损伤状态，损伤状态是第一子损伤状态和第二子损伤状态中表示损伤状态最严重的一种。

步骤511、基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息。

其中，状态信息用于表征待检测风扇的工作状态。

基于前述实施例，本实施例提供一种本申请方法的实现流程图，可以如图9所示，步骤601、检测活动开始，即对风扇的工作状态开始进行检测；步骤602、启动风扇实时转速采集传感器、振动加速度传感器和噪音传感器；步骤603、得到传感器数据，其中，传感器数据包括风扇实时转速数据、振动信号和噪音信号的传感器数据；步骤604、得到频谱信息和阶谱，其中频谱信息包括振动信号对应的频谱和噪音信号对应的频谱，阶谱包括振动信号对应的阶谱和噪音信号对应的阶谱；步骤605、进行机器学习分类，即将得到的频谱信息和阶谱采用机器学习进行分类，确定风扇的工作状态；步骤606、进行状态分类，是否属于预设的工作状态，即将步骤605中确定的风扇的工作状态进行状态分类，确定是否属于S1、S2、S3、S4、S5、S6和S7中的一种；步骤607、如果属于其中的一种，则生成对应的提示信息，否则，重新执行步骤603；其中，步骤605进行机器学习分类时，包括步骤608中预先设置的图库，图库包括大量的振动频谱样本、噪音频谱样本、振动阶谱样本和噪音阶谱样本。

需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。

本申请实施例提供了一种信息检测方法，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号，基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态，基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息。这样，电子设备根据预设时间段内获取的振动信号和噪音信号，确定出待检测风扇的工作状态，并采用生成状态信息的方式表征待检测风扇的工作状态，解决了现有技术中电子设备的智能化程度较低，不能对风扇轴承损伤进行检测的问题，实现了对风扇轴承进行检测，确定风扇轴承的损伤状态，提高了电子设备的智能化程度。进一步的，还通过对振动信号和噪音信号进行阶次分析，根据得到的阶谱确定风扇的损伤状态，以此对根据频谱确定的风扇的损伤状态进行验证，提高了确定的损伤状态的准确性。

基于前述实施例，本申请的实施例提供一种电子设备，该电子设备可以应用于图1～4、7和9对应的实施例提供的信息检测方法中，参照图10所示，该电子设备7可以包括：处理器71、存储器72、待检测风扇73和通信总线74，其中：

待检测风扇73，用于对电子设备进行散热；

通信总线74，用于实现处理器71和存储器72之间的通信连接；

处理器71，用于执行存储器72中存储的信息检测程序，以实现以下步骤：

在待检测风扇工作时，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号；其中，待检测风扇设置在电子设备中；

基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态；

基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息；其中，状态信息用于表征待检测风扇的工作状态。

在本申请其他实施例中，处理器还用于执行基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态，以实现以下步骤：

对振动信号进行频谱分析，得到第一振动频谱信息；

对噪音信号进行频谱分析，得到第一噪音频谱信息；

基于第一振动频谱信息和第一噪音频谱信息，确定待检测风扇的损伤状态；其中，待检测风扇的工作状态包括待检测风扇的损伤状态。

在本申请其他实施例中，处理器还用于执行基于第一振动频谱信息和第一噪音频谱信息，确定待检测风扇的损伤状态，以实现以下步骤：

获取已训练的目标分类器；

通过目标分类器，对第一振动频谱信息和第一噪音频谱信息进行处理，得到损伤状态。

在本申请其他实施例中，处理器还用于执行基于第一振动频谱信息和第一噪音频谱信息，确定待检测风扇的损伤状态，以实现以下步骤：

获取至少两组第一振动参考频谱信息和至少两组第一噪音参考频谱信息；其中，一组第一振动参考频谱信息对应一种预设损伤状态，一组第一噪音参考频谱信息对应一种预设损伤状态；

基于第一振动频谱信息、至少两组第一振动参考频谱信息、第一噪音频谱信息和至少两组第一噪音参考频谱信息，确定损伤状态。

在本申请其他实施例中，处理器还用于执行基于第一振动频谱信息、至少两组第一振动参考频谱信息、第一噪音频谱信息和至少两组第一噪音参考频谱信息，确定损伤状态，以实现以下步骤：

将第一振动频谱信息与至少两组第一振动参考频谱信息进行匹配处理，确定第一振动频谱信息匹配的振动参考频谱信息为第一振动频谱目标信息；

确定第一振动频谱目标信息对应的预设损伤状态为第一状态；

将第一噪音频谱信息与至少两组第一噪音参考频谱信息进行匹配处理，确定第一噪音频谱信息匹配的噪音参考频谱信息为第一目标噪音信息；

确定第一目标噪音信息对应的预设损伤状态为第二状态；

若第一状态与第二状态相同，将第一状态作为损伤状态。

在本申请其他实施例中，处理器执行基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态之前，还用于执行以下步骤：

获取预设时间段内待检测风扇的第一目标转速；

对应的，基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态，还包括：

对振动信号和第一目标转速进行阶次分析，得到第一振动阶谱；

对噪音信号和第一目标转速进行阶次分析，得到第一噪音阶谱；

获取至少两组第一振动参考阶谱和至少两组第一噪音参考阶谱；其中，一组第一振动参考阶谱对应一种预设损伤状态，一组第一噪音参考阶谱对应一种预设损伤状态；

基于第一振动阶谱、至少两组第一振动参考阶谱、第一噪音阶谱和至少两组第一噪音参考阶谱，确定待检测风扇的损伤状态；其中，待检测风扇的工作状态包括待检测风扇的损伤状态。

在本申请其他实施例中，处理器还用于执行基于第一振动阶谱、至少两组第一振动参考阶谱，第一噪音阶谱和至少两组第一噪音参考阶谱，确定损伤状态，以实现以下步骤：

将第一振动阶谱与至少两组第一振动参考阶谱进行匹配处理，确定第一振动阶谱匹配的振动参考阶谱为第一振动目标阶谱；

确定第一振动目标阶谱对应的预设损伤状态为第三状态；

将第一噪音阶谱与至少两组第一噪音参考阶谱进行匹配处理，确定第一噪音阶谱匹配的噪音参考阶谱为第一噪音目标阶谱；

确定第一噪音目标阶谱对应的预设损伤状态为第四状态；

若第三状态与第四状态相同，将第三状态作为损伤状态。

在本申请其他实施例中，处理器执行基于振动频谱信息和噪音频谱信息，确定待检测风扇的工作状态之前，还用于执行以下步骤：

获取预设时间段内待检测风扇的第二目标转速；

对应的，基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态，还包括：

对振动信号进行频谱分析，得到第二振动频谱信息；

对噪音信号进行频谱分析，得到第二噪音频谱信息；

基于第二振动频谱信息和第二噪音频谱信息，确定第一子损伤状态；

对振动信号和第二目标转速进行阶次分析，得到第二振动阶谱；

对噪音信号和第二目标转速进行阶次分析，得到第二噪音阶谱；

获取至少两组第二振动参考阶谱和至少两组第二噪音参考阶谱；其中，一组第二振动参考阶谱对应一种预设损伤状态，一组第二噪音参考阶谱对应一种预设损伤状态；

基于第二振动阶谱、至少两组第二振动参考阶谱、第二噪音阶谱和至少两组第二噪音参考阶谱，确定第二子损伤状态；

基于第一子损伤状态和第二子损伤状态，确定待检测风扇的损伤状态；其中，工作状态包括损伤状态，损伤状态是第一子损伤状态和第二子损伤状态中表示损伤状态最严重的一种。

需要说明的是，本实施例中处理器所执行的步骤的具体实现过程，可以参照图1～4、7和9对应的实施例提供的信息检测方法中的实现过程，此处不再赘述。

本申请实施例提供了一种电子设备，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号，基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态，基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息。这样，电子设备根据预设时间段内获取的振动信号和噪音信号，确定出待检测风扇的工作状态，并采用生成状态信息的方式表征待检测风扇的工作状态，解决了现有技术中电子设备的智能化程度较低，不能对风扇轴承损伤进行检测的问题，实现了对风扇轴承进行检测，确定风扇轴承的损伤状态，提高了电子设备的智能化程度。

基于前述实施例，本申请的实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以应用于图1～4、7和9对应的实施例提供的方法中，该计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如下步骤：

在待检测风扇工作时，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号；其中，待检测风扇设置在电子设备中；

基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态；

基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息；其中，状态信息用于表征待检测风扇的工作状态。

在本申请其他实施例中，处理器还用于执行基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态，以实现以下步骤：

对振动信号进行频谱分析，得到第一振动频谱信息；

对噪音信号进行频谱分析，得到第一噪音频谱信息；

基于第一振动频谱信息和第一噪音频谱信息，确定待检测风扇的损伤状态；其中，待检测风扇的工作状态包括待检测风扇的损伤状态。

在本申请其他实施例中，处理器还用于执行基于第一振动频谱信息和第一噪音频谱信息，确定待检测风扇的损伤状态，以实现以下步骤：

获取已训练的目标分类器；

通过目标分类器，对第一振动频谱信息和第一噪音频谱信息进行处理，得到损伤状态。

在本申请其他实施例中，处理器还用于执行基于第一振动频谱信息和第一噪音频谱信息，确定待检测风扇的损伤状态，以实现以下步骤：

获取至少两组第一振动参考频谱信息和至少两组第一噪音参考频谱信息；其中，一组第一振动参考频谱信息对应一种预设损伤状态，一组第一噪音参考频谱信息对应一种预设损伤状态；

基于第一振动频谱信息、至少两组第一振动参考频谱信息、第一噪音频谱信息和至少两组第一噪音参考频谱信息，确定损伤状态。

在本申请其他实施例中，处理器还用于执行基于第一振动频谱信息、至少两组第一振动参考频谱信息、第一噪音频谱信息和至少两组第一噪音参考频谱信息，确定损伤状态，以实现以下步骤：

将第一振动频谱信息与至少两组第一振动参考频谱信息进行匹配处理，确定第一振动频谱信息匹配的振动参考频谱信息为第一振动频谱目标信息；

确定第一振动频谱目标信息对应的预设损伤状态为第一状态；

将第一噪音频谱信息与至少两组第一噪音参考频谱信息进行匹配处理，确定第一噪音频谱信息匹配的噪音参考频谱信息为第一目标噪音信息；

确定第一目标噪音信息对应的预设损伤状态为第二状态；

若第一状态与第二状态相同，将第一状态作为损伤状态。

在本申请其他实施例中，处理器执行基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态之前，还用于执行以下步骤：

获取预设时间段内待检测风扇的第一目标转速；

对应的，基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态，还包括：

对振动信号和第一目标转速进行阶次分析，得到第一振动阶谱；

对噪音信号和第一目标转速进行阶次分析，得到第一噪音阶谱；

获取至少两组第一振动参考阶谱和至少两组第一噪音参考阶谱；其中，一组第一振动参考阶谱对应一种预设损伤状态，一组第一噪音参考阶谱对应一种预设损伤状态；

基于第一振动阶谱、至少两组第一振动参考阶谱、第一噪音阶谱和至少两组第一噪音参考阶谱，确定待检测风扇的损伤状态；其中，待检测风扇的工作状态包括待检测风扇的损伤状态。

在本申请其他实施例中，处理器还用于执行基于第一振动阶谱、至少两组第一振动参考阶谱，第一噪音阶谱和至少两组第一噪音参考阶谱，确定损伤状态，以实现以下步骤：

将第一振动阶谱与至少两组第一振动参考阶谱进行匹配处理，确定第一振动阶谱匹配的振动参考阶谱为第一振动目标阶谱；

确定第一振动目标阶谱对应的预设损伤状态为第三状态；

将第一噪音阶谱与至少两组第一噪音参考阶谱进行匹配处理，确定第一噪音阶谱匹配的噪音参考阶谱为第一噪音目标阶谱；

确定第一噪音目标阶谱对应的预设损伤状态为第四状态；

若第三状态与第四状态相同，将第三状态作为损伤状态。

在本申请其他实施例中，处理器执行基于振动频谱信息和噪音频谱信息，确定待检测风扇的工作状态之前，还用于执行以下步骤：

获取预设时间段内待检测风扇的第二目标转速；

对应的，基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态，还包括：

对振动信号进行频谱分析，得到第二振动频谱信息；

对噪音信号进行频谱分析，得到第二噪音频谱信息；

基于第二振动频谱信息和第二噪音频谱信息，确定第一子损伤状态；

对振动信号和第二目标转速进行阶次分析，得到第二振动阶谱；

对噪音信号和第二目标转速进行阶次分析，得到第二噪音阶谱；

获取至少两组第二振动参考阶谱和至少两组第二噪音参考阶谱；其中，一组第二振动参考阶谱对应一种预设损伤状态，一组第二噪音参考阶谱对应一种预设损伤状态；

基于第二振动阶谱、至少两组第二振动参考阶谱、第二噪音阶谱和至少两组第二噪音参考阶谱，确定第二子损伤状态；

基于第一子损伤状态和第二子损伤状态，确定待检测风扇的损伤状态；其中，工作状态包括损伤状态，损伤状态是第一子损伤状态和第二子损伤状态中表示损伤状态最严重的一种。

需要说明的是，本申请实施例中个或者多个程序可被一个或者多个处理器的步骤的解释说明，可以参照图1～4、7和9对应的实施例提供的方法实现过程，此处不再赘述。

本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号，基于振动信号和噪音信号，确定待检测风扇的工作状态，基于待检测风扇的工作状态，生成状态信息。这样，电子设备根据预设时间段内获取的振动信号和噪音信号，确定出待检测风扇的工作状态，并采用生成状态信息的方式表征待检测风扇的工作状态，解决了现有技术中电子设备的智能化程度较低，不能对风扇轴承损伤进行检测的问题，实现了对风扇轴承进行检测，确定风扇轴承的损伤状态，提高了电子设备的智能化程度。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述，仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种信息检测方法，所述方法包括：

在待检测风扇工作时，获取预设时间段内产生的振动信号和噪音信号；其中，所述待检测风扇设置在电子设备中；

基于所述振动信号和所述噪音信号，确定所述待检测风扇的工作状态；

基于所述待检测风扇的工作状态，生成状态信息；其中，所述状态信息用于表征所述待检测风扇的工作状态。

2.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述振动信号和所述噪音信号，确定所述待检测风扇的工作状态，包括：

对所述振动信号进行频谱分析，得到第一振动频谱信息；

对所述噪音信号进行频谱分析，得到第一噪音频谱信息；

基于所述第一振动频谱信息和所述第一噪音频谱信息，确定所述待检测风扇的损伤状态；其中，所述待检测风扇的工作状态包括所述待检测风扇的损伤状态。

3.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述第一振动频谱信息和所述第一噪音频谱信息，确定所述待检测风扇的损伤状态，包括：

获取已训练的目标分类器；

通过所述目标分类器，对所述第一振动频谱信息和所述第一噪音频谱信息进行处理，得到所述损伤状态。

4.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述第一振动频谱信息和所述第一噪音频谱信息，确定所述待检测风扇的损伤状态，还包括：

获取至少两组第一振动参考频谱信息和至少两组第一噪音参考频谱信息；其中，一组所述第一振动参考频谱信息对应一种预设损伤状态，一组所述第一噪音参考频谱信息对应一种预设损伤状态；

基于所述第一振动频谱信息、所述至少两组第一振动参考频谱信息、所述第一噪音频谱信息和所述至少两组第一噪音参考频谱信息，确定所述损伤状态。

5.根据权利要求4所述的方法，所述基于所述第一振动频谱信息、所述至少两组第一振动参考频谱信息、所述第一噪音频谱信息和所述至少两组第一噪音参考频谱信息，确定所述损伤状态，包括：

将所述第一振动频谱信息与所述至少两组第一振动参考频谱信息进行匹配处理，确定所述第一振动频谱信息匹配的振动参考频谱信息为第一振动频谱目标信息；

确定所述第一振动频谱目标信息对应的预设损伤状态为第一状态；

将所述第一噪音频谱信息与所述至少两组第一噪音参考频谱信息进行匹配处理，确定所述第一噪音频谱信息匹配的噪音参考频谱信息为第一目标噪音信息；

确定所述第一目标噪音信息对应的预设损伤状态为第二状态；

若所述第一状态与所述第二状态相同，将所述第一状态作为所述损伤状态。

6.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述振动信号和所述噪音信号，确定所述待检测风扇的工作状态之前，所述方法还包括：

获取所述预设时间段内所述待检测风扇的第一目标转速；

对应的，所述基于所述振动信号和所述噪音信号，确定所述待检测风扇的工作状态，还包括：

对所述振动信号和所述第一目标转速进行阶次分析，得到第一振动阶谱；

对所述噪音信号和所述第一目标转速进行阶次分析，得到第一噪音阶谱；

获取至少两组第一振动参考阶谱和至少两组第一噪音参考阶谱；其中，一组第一振动参考阶谱对应一种预设损伤状态，一组第一噪音参考阶谱对应一种预设损伤状态；

基于所述第一振动阶谱、所述至少两组第一振动参考阶谱、所述第一噪音阶谱和所述至少两组第一噪音参考阶谱，确定所述待检测风扇的损伤状态；其中，所述待检测风扇的工作状态包括所述待检测风扇的损伤状态。

7.根据权利要求6所述的方法，所述基于所述第一振动阶谱、所述至少两组第一振动参考阶谱，所述第一噪音阶谱和所述至少两组第一噪音参考阶谱，确定所述待检测风扇的损伤状态，包括：

将所述第一振动阶谱与所述至少两组第一振动参考阶谱进行匹配处理，确定所述第一振动阶谱匹配的振动参考阶谱为第一振动目标阶谱；

确定所述第一振动目标阶谱对应的预设损伤状态为第三状态；

将所述第一噪音阶谱与所述至少两组第一噪音参考阶谱进行匹配处理，确定所述第一噪音阶谱匹配的噪音参考阶谱为第一噪音目标阶谱；

确定所述第一噪音目标阶谱对应的预设损伤状态为第四状态；

若所述第三状态与所述第四状态相同，将所述第三状态作为所述损伤状态。

8.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述振动频谱信息和所述噪音频谱信息，确定所述待检测风扇的工作状态之前，所述方法还包括：

获取所述预设时间段内所述待检测风扇的第二目标转速；

对应的，所述基于所述振动信号和所述噪音信号，确定所述待检测风扇的工作状态，还包括：

对所述振动信号进行频谱分析，得到第二振动频谱信息；

对所述噪音信号进行频谱分析，得到第二噪音频谱信息；

基于所述第二振动频谱信息和所述第二噪音频谱信息，确定第一子损伤状态；

对所述振动信号和所述第二目标转速进行阶次分析，得到第二振动阶谱；

对所述噪音信号和所述第二目标转速进行阶次分析，得到第二噪音阶谱；

获取至少两组第二振动参考阶谱和至少两组第二噪音参考阶谱；其中，一组第二振动参考阶谱对应一种预设损伤状态，一组第二噪音参考阶谱对应一种预设损伤状态；

基于所述第二振动阶谱、所述至少两组第二振动参考阶谱、所述第二噪音阶谱和所述至少两组第二噪音参考阶谱，确定第二子损伤状态；

基于所述第一子损伤状态和所述第二子损伤状态，确定所述待检测风扇的损伤状态；其中，所述工作状态包括所述损伤状态，所述损伤状态是所述第一子损伤状态和所述第二子损伤状态中表示损伤状态最严重的一种。

9.一种电子设备，所述电子设备包括：处理器、存储器、待检测风扇和通信总线，其中：

所述待检测风扇，用于对所述电子设备进行散热；

所述存储器，用于存储可执行指令；

所述通信总线，用于实现所述处理器和所述存储器之间的通信连接；

所述处理器，用于执行所述存储器中存储的信息检测程序，实现如权利要求1至8中任一项所述的信息检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息检测程序，所述信息检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的信息检测方法的步骤。

Images