CN117250561B - 一种基于大数据的电气线束检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的电气线束检测方法及系统，涉及电气设备技术领域，包括获取电气线束端口信息，对电气线束输入端口输入时域测试信号，获取电气线束输出信号数据，根据电气线束频域信号频谱图信息与电气线束频域信号阈值，判断电气线束是否出现故障，根据电气线束故障信息，对电气线束故障位置进行定位，根据电气线束应用环境数据，对电气线束进行可靠性检测。本发明通过对电气线束进行检测，判断是否存在故障，根据故障信息对故障类型进行识别，并对故障位置进行定位，便于分析电气线束故障原因，实现对电气线束的生产进行优化，提高了检测效率，并对电气线束的可靠性进行检测，提高电气线束检测的准确度。

Description

一种基于大数据的电气线束检测方法及系统

技术领域

本发明涉及电气设备技术领域，具体是涉及一种基于大数据的电气线束检测方法及系统。

背景技术

电气线束在航空航天、舰船、雷达系统、汽车电子系统等领域，有着广泛的用途，用于连接各种电气设备和组件，实现系统之间、分系统及各模块等之间的通信、控制及供电等功能。线束由大量的导线束集而成，延伸到外部形成输入端口和输出端口；则每个输入/输出端口中，往往含有大量的触端，每个触端即代表着一条线路。在电气线束实际使用前，需要先对线束进行检测，防止线束出现破损、线路故障等问题，对设备使用造成影响，但在实际线束检测中，往往因为线束中的多线路，使得检测工作量较大。

目前广泛使用的线束检测手段相当还较为落后，常使用万用表、蜂叫器或指示灯等简单设备，利用手工搭接，逐一触端进行观察。这种基本依靠手工的线束检测方式，速度慢、效率低下，为操作人员带来了非常繁琐的工作量，并且很大程度上受到操作人员能力的制约，准确率也比较不稳定。

因此，如何提供一种能够高效、精确地判断线束中导线的通断并显示其具体位置的线束检测方法是本领域技术人员亟待解决的一个技术问题。

发明内容

为解决上述技术问题，提供一种基于大数据的电气线束检测方法及系统，本技术方案解决了上述背景技术中提出的线束检测手段相当还较为落后，常使用万用表、蜂叫器或指示灯等简单设备，利用手工搭接，逐一触端进行观察。这种基本依靠手工的线束检测方式，速度慢、效率低下，为操作人员带来了非常繁琐的工作量，并且很大程度上受到操作人员能力的制约，准确率也比较不稳定的问题。

为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于大数据的电气线束检测方法，包括：

获取电气线束端口信息，所述电气线束端口信息包括电气线束的输入端口信息和输出端口信息；

根据电气线束端口信息，对电气线束输入端口输入时域测试信号，获取电气线束输出信号数据；

根据电气线束输出信号数据，基于离散傅里叶变换，获取电气线束频域信号数据；

根据电气线束频域信号数据，获取电气线束频域信号频谱图信息；

获取电气线束历史检测数据，基于电气线束历史检测数据，获取电气线束频域信号阈值；

根据电气线束频域信号频谱图信息与电气线束频域信号阈值，判断电气线束是否出现故障；

若电气线束频域信号频谱图信息超出电气线束频域信号阈值，则电气线束存在故障；

根据电气线束历史检测数据，获取电气线束历史故障数据；

根据电气线束历史故障数据和电气线束频域信号数据，基于电气线束故障识别模型，对电气线束故障类型进行识别，获取电气线束故障信息；

根据电气线束故障信息，对电气线束故障位置进行定位；

若电气线束频域信号频谱图信息未超出电气线束频域信号阈值，则电气线束线路检测正常；

获取电气线束应用环境数据，所述应用环境数据包括电气线束实际应用时的温度信息、湿度信息和振动状态；

根据电气线束应用环境数据，对电气线束进行可靠性检测，获取电气线束输入的测试信号数据和电气线束输出的测试信号数据；

根据电气线束输入的测试信号数据和电气线束输出的测试信号数据，获取电气线束可靠性检测数据；

根据电气线束历史检测数据，获取电气线束可靠性标准数据，基于电气线束可靠性标准数据，设置电气线束可靠性阈值；

根据电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据，判断电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据的误差是否超出电气线束可靠性阈值；

若电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据的误差超出电气线束可靠性阈值，则该电气线束存在可靠性故障；

若电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据的误差未超出电气线束可靠性阈值，则该电气线束检测正常。

优选的，所述根据电气线束输出信号数据，基于离散傅里叶变换，获取电气线束频域信号数据包括：

获取电气线束输出端输出的时域信号数据；

对时域信号数据进行采样，获取采样信号数据；

基于离散傅里叶变换，对采样信号数据进行处理，获取电气线束频域信号数据；

其中，将采样信号转换为频域信号的计算公式为：式中，/>为频域信号，/>为采样信号，n为采样信号的索引值，N为采样信号的采样总点数，k为频域信号的索引值，j为虚数单位，e为常数。

优选的，所述根据电气线束历史故障数据和电气线束频域信号数据，基于电气线束故障识别模型，对电气线束故障类型进行识别，获取电气线束故障信息包括：

将电气线束历史故障数据保存为电气线束故障数据集；

对电气线束故障数据集进行处理，获取电气线束故障特征信息；

根据电气线束故障特征信息，对深度学习模型进行训练，获取电气线束故障识别模型；

基于电气线束故障识别模型，对电气线束频域信号数据进行分析，判断电气线束故障类型，获得电气线束故障信息。

优选的，所述根据电气线束故障信息，对电气线束故障位置进行定位包括：

若电气线束故障类型为短路故障，对电气线束短路故障位置进行定位包括以下步骤：

a.获取电气线束中每条线路的输入端信息和输出端信息；

b.选取电气线束中的一条线路，输入测试信号；

c.获取输出测试信号的线路输出端信息，若存在多个线路输出端输出测试信号，则该线路发生短路故障；

d.重复步骤a到c，获取短路故障线路信息；

e.根据短路故障线路信息，对故障线路进行区间划分，设置检测点位，逐步缩小短路故障范围，确定短路故障位置。

优选的，所述根据电气线束故障信息，对电气线束故障位置进行定位包括：

若电气线束故障类型为断路故障，则获取电气线束中每条线路的输入端信息和输出端信息；

逐步对每条线路的输入端输入测试信号，判断线路输出端是否输出测试信号；

若线路输出端输出测试信号，则该线路没有发生断路故障；

若线路输出端未输出测试信号，则该线路发生断路故障；

选取该线路中点位置设置检测点，判断该检测点是否输出测试信号；

若该检测点未输出测试信号，则该检测点与线路输出端间的线路存在断路故障，选取该检测点与线路输出端间的线路中点位置为次级检测点，判断次级检测点是否输出测试信号，若次级检测点输出测试信号，则次级检测点与线路输入端的线路不存在断路故障；

若次级检测点未输出测试信号，则将次级检测点与线路输入端之间的线路的中点位置设置为三级检测点，判断三级检测点是否输出测试信号，若三级检测点未输出测试信号，则故障位置位于三级检测点与线路输入端之间的线路。

优选的，所述获取输出测试信号的线路输出端信息，若存在多个线路输出端输出测试信号，则该线路发生短路故障包括：

若只有一个线路输出端输出测试信号，则获取输出测试信号的线路输出端信息；

获取输入测试信号的线路输入端信息；

根据线路输入端信息和线路输出端信息，判断线路输入端信息与线路输出端信息是否匹配；

若线路输入端信息与线路输出端信息匹配，则该线路检测正常；

若线路输入端信息与线路输出端信息不匹配，则该线路存在连接错误故障。

进一步的，提出一种基于大数据的电气线束检测系统，用于实现如上述的检测方法，包括：

主控制模块，所述主控制模块用于对电气线束进行检测，判断电气线束是否出现故障，并对故障类型进行识别，对故障位置进行定位，并将检测结果传输至显示模块；

信息获取模块，所述信息获取模块与主控制模块交互，用于获取电气线束端口信息、电气线束历史检测数据、电气线束应用环境数据、电气线束输出信号数据、电气线束历史故障数据、电气线束可靠性标准数据和电气线束可靠性检测数据；

可靠性检测模块，所述可靠性检测模块用于对电气线束可靠性进行检测，判断电气线束是否出现可靠性故障，并将检测结果传输至主控制模块；

显示模块，所述显示模块用于对电气线束检测结果进行显示，输出显示电气线束故障类型，故障位置。

可选的，所述主控制模块包括：

控制单元，所述控制单元用于将电气线束频域信号转换为电气线束频域信号频谱图，并根据电气线束频域信号频谱图信息与电气线束频域信号阈值，判断电气线束是否出现故障，并将电气线束检测结果传输至显示模块；

信号接收单元，所述信号接收单元与信息获取单元电性连接，用于接收数据，并传输至数据处理单元；

数据处理单元，所述数据处理单元用于对接收的数据进行处理，将时域测试信号转换为频域信号，并传输至控制单元；

故障识别单元，所述故障识别单元包含电气线束故障识别模型，用于对电气线束故障类型进行识别，判断电气线束的故障类型；

故障定位单元，所述定位单元用于对电气线束的故障位置进行定位。

可选的，所述信息获取模块包括：

第一获取单元，所述第一获取单元用于获取电气线束端口信息、电气线束历史检测数据和电气线束应用环境数据；

第二获取单元，所述第二获取单元用于获取电气线束输出信号数据、电气线束历史检测数据、电气线束历史故障数据、电气线束可靠性标准数据和电气线束可靠性检测数据。

可选的，所述可靠性检测模块包括：

数据接收单元，所述数据接收单元与信息获取模块交互，用于接收电气线束可靠性标准数据和电气线束可靠性检测数据；

判断单元，所述判断单元用于根据电气线束可靠性标准数据，设置电气线束可靠性阈值，并判断电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据的误差是否超出电气线束可靠性阈值；

输出单元，所述输出单元与主控制模块交互，用于将电气线束可靠性检测结果传输至主控制模块。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

本发明提出一种基于大数据的电气线束检测方法及系统，通过电气线束输入端输入时域测试信号，将输出的时域信号转换为频域信号，通过频域信号频谱图对电气线束进行检测，判断是否存在故障，根据故障信息对故障类型进行识别，并对故障位置进行定位，便于分析电气线束故障原因，实现对电气线束的生产进行优化，提高了检测效率，并对电气线束的可靠性进行检测，提高电气线束检测的准确度。

附图说明

图1和图2合并为本发明提出的一种基于大数据的电气线束检测方法流程图；

图3为本发明中电气线束故障类型识别流程图；

图4为本发明中电气线束短路故障位置定位流程图；

图5为本发明提出的一种基于大数据的电气线束检测系统结构框图。

具体实施方式

以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。

参照图1-4所示，本发明实施例一种基于大数据的电气线束检测方法，包括：

获取电气线束端口信息，电气线束端口信息包括电气线束的输入端口信息和输出端口信息；

根据电气线束端口信息，对电气线束输入端口输入时域测试信号，获取电气线束输出信号数据；

根据电气线束输出信号数据，基于离散傅里叶变换，获取电气线束频域信号数据；

具体而言，通过获取电气线束输出的时域信号，对时域信号进行傅里叶变换，得到频域信号包括：

获取电气线束输出端输出的时域信号数据；

对时域信号数据进行采样，获取采样信号数据；

基于离散傅里叶变换，对采样信号数据进行处理，获取电气线束频域信号数据；

其中，将采样信号转换为频域信号的计算公式为：式中，/>为频域信号，/>为采样信号，n为采样信号的索引值，N为采样信号的采样总点数，k为频域信号的索引值，j为虚数单位，e为常数。

本发明中，通过电气线束的输入端向电气线束输入时域测试信号，获取时域测试信号经过电气线束后由电气线束输出端输出的时域信号，并对时域信号进行采样，获得时域采样信号，对时域采样信号进行离散傅里叶变换，获取电气线束频域信号数据，便于之后对电气线束进行故障检测。

根据电气线束频域信号数据，获取电气线束频域信号频谱图信息；

获取电气线束历史检测数据，基于电气线束历史检测数据，获取电气线束频域信号阈值；

根据电气线束频域信号频谱图信息与电气线束频域信号阈值，判断电气线束是否出现故障；

若电气线束频域信号频谱图信息超出电气线束频域信号阈值，则电气线束存在故障；

根据电气线束历史检测数据，获取电气线束历史故障数据；

根据电气线束历史故障数据和电气线束频域信号数据，基于电气线束故障识别模型，对电气线束故障类型进行识别，获取电气线束故障信息；

具体而言，通过电气线束故障识别模型，对电气线束故障类型进行识别包括：

将电气线束历史故障数据保存为电气线束故障数据集；

对电气线束故障数据集进行处理，获取电气线束故障特征信息；

根据电气线束故障特征信息，对深度学习模型进行训练，获取电气线束故障识别模型；

基于电气线束故障识别模型，对电气线束频域信号数据进行分析，判断电气线束故障类型，获得电气线束故障信息。

本方案中，通过将电气线束频域信号转换为电气线束频域信号频谱图，根据电气线束历史检测数据，设定电气线束频域信号阈值，根据电气线束频域信号频谱图和电气线束频域信号阈值判断电气线束是否发生故障，并根据电气线束识别模型对故障类型进行识别，提高了电气线束的检测效率，减少了电气线束的检测成本。

根据电气线束故障信息，对电气线束故障位置进行定位；

具体而言，若电气线束故障类型为短路故障，对电气线束短路故障位置进行定位包括以下步骤：

a.获取电气线束中每条线路的输入端信息和输出端信息；

b.选取电气线束中的一条线路，输入测试信号；

c.获取输出测试信号的线路输出端信息，若存在多个线路输出端输出测试信号，则该线路发生短路故障；

d.重复步骤a到c，获取短路故障线路信息；

e.根据短路故障线路信息，对故障线路进行区间划分，设置检测点位，逐步缩小短路故障范围，确定短路故障位置。

其中，若只有一个线路输出端输出测试信号，则获取输出测试信号的线路输出端信息；

获取输入测试信号的线路输入端信息；

根据线路输入端信息和线路输出端信息，判断线路输入端信息与线路输出端信息是否匹配；

若线路输入端信息与线路输出端信息匹配，则该线路检测正常；

若线路输入端信息与线路输出端信息不匹配，则该线路存在连接错误故障；

若电气线束故障类型为断路故障，则获取电气线束中每条线路的输入端信息和输出端信息；

逐步对每条线路的输入端输入测试信号，判断线路输出端是否输出测试信号；

若线路输出端输出测试信号，则该线路没有发生断路故障；

若线路输出端未输出测试信号，则该线路发生断路故障；

选取该线路中点位置设置检测点，判断该检测点是否输出测试信号；

若该检测点未输出测试信号，则该检测点与线路输出端间的线路存在断路故障，选取该检测点与线路输出端间的线路中点位置为次级检测点，判断次级检测点是否输出测试信号，若次级检测点输出测试信号，则次级检测点与线路输入端的线路不存在断路故障；

若次级检测点未输出测试信号，则将次级检测点与线路输入端之间的线路的中点位置设置为三级检测点，判断三级检测点是否输出测试信号，若三级检测点未输出测试信号，则故障位置位于三级检测点与线路输入端之间的线路。

本方案中，通过电气线束的不同故障类型对电气线束的故障位置进行定位，电气线束存在短路故障时，通过对电气线束中的每条线路输入测试信号，识别是否存在多条电气线束中的线路的输出端输出测试信号，判断电气线束中的具体短路故障线路，并对故障线路进行划分，设置检测点位，对每个检测点位进行检测缩小故障范围，直至确定故障位置，对于断路故障，通过检测线路的输入端输入测试信号，对应的输出端是否输出测试信号，判断该线路是否断路，并重复取存在故障的线路的中点位置为检测节点，确定断路故障位置，实现了对电气线束故障位置的定位，便于之后对电气线束故障原因进行分析、总结，实现电气线束生产工艺的优化。

若电气线束频域信号频谱图信息未超出电气线束频域信号阈值，则电气线束线路检测正常；

获取电气线束应用环境数据，应用环境数据包括电气线束实际应用时的温度信息、湿度信息和振动状态；

根据电气线束应用环境数据，对电气线束进行可靠性检测，获取电气线束输入的测试信号数据和电气线束输出的测试信号数据；

根据电气线束输入的测试信号数据和电气线束输出的测试信号数据，获取电气线束可靠性检测数据；

根据电气线束历史检测数据，获取电气线束可靠性标准数据，基于电气线束可靠性标准数据，设置电气线束可靠性阈值；

根据电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据，判断电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据的误差是否超出电气线束可靠性阈值；

若电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据的误差超出电气线束可靠性阈值，则该电气线束存在可靠性故障；

若电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据的误差未超出电气线束可靠性阈值，则该电气线束检测正常。

本方案中，通过模拟电气线束在实际应用环境下的工作状态，对电气线束可靠性进行检测，确保电气线束的正常使用，提高了电气线束检测的准确性，实现了对电气线束的综合检测。

参照图5所示，进一步的，结合上述一种基于大数据的电气线束检测方法，提出一种基于大数据的电气线束检测系统，包括：

主控制模块，主控制模块用于对电气线束进行检测，判断电气线束是否出现故障，并对故障类型进行识别，对故障位置进行定位，并将检测结果传输至显示模块；

信息获取模块，信息获取模块与主控制模块交互，用于获取电气线束端口信息、电气线束历史检测数据、电气线束应用环境数据、电气线束输出信号数据、电气线束历史故障数据、电气线束可靠性标准数据和电气线束可靠性检测数据；

可靠性检测模块，可靠性检测模块用于对电气线束可靠性进行检测，判断电气线束是否出现可靠性故障，并将检测结果传输至主控制模块；

显示模块，显示模块用于对电气线束检测结果进行显示，输出显示电气线束故障类型，故障位置。

主控制模块包括：

控制单元，控制单元用于将电气线束频域信号转换为电气线束频域信号频谱图，并根据电气线束频域信号频谱图信息与电气线束频域信号阈值，判断电气线束是否出现故障，并将电气线束检测结果传输至显示模块；

信号接收单元，信号接收单元与信息获取单元电性连接，用于接收数据，并传输至数据处理单元；

数据处理单元，数据处理单元用于对接收的数据进行处理，将时域测试信号转换为频域信号，并传输至控制单元；

故障识别单元，故障识别单元包含电气线束故障识别模型，用于对电气线束故障类型进行识别，判断电气线束的故障类型；

故障定位单元，定位单元用于对电气线束的故障位置进行定位。

信息获取模块包括：

第一获取单元，第一获取单元用于获取电气线束端口信息、电气线束历史检测数据和电气线束应用环境数据；

第二获取单元，第二获取单元用于获取电气线束输出信号数据、电气线束历史检测数据、电气线束历史故障数据、电气线束可靠性标准数据和电气线束可靠性检测数据。

可靠性检测模块包括：

数据接收单元，数据接收单元与信息获取模块交互，用于接收电气线束可靠性标准数据和电气线束可靠性检测数据；

判断单元，判断单元用于根据电气线束可靠性标准数据，设置电气线束可靠性阈值，并判断电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据的误差是否超出电气线束可靠性阈值；

输出单元，输出单元与主控制模块交互，用于将电气线束可靠性检测结果传输至主控制模块。

综上所述，本发明的优点在于：通过电气线束输入端输入时域测试信号，对时域信号进行采样，获得时域采样信号，对时域采样信号进行离散傅里叶变换，获得频域信号，通过频域信号频谱图对电气线束进行检测，判断是否存在故障，根据故障信息对故障类型进行识别，并对故障位置进行定位，便于分析电气线束故障原因，实现对电气线束的生产进行优化，提高了检测效率，通过模拟电气线束在实际应用环境下的工作状态，对电气线束可靠性进行检测，确保电气线束的正常使用，提高了电气线束检测的准确性，实现了对电气线束的综合检测。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (7)

1.一种基于大数据的电气线束检测方法，其特征在于，包括：

获取电气线束端口信息，所述电气线束端口信息包括电气线束的输入端口信息和输出端口信息；

根据电气线束端口信息，对电气线束输入端口输入时域测试信号，获取电气线束输出信号数据；

根据电气线束输出信号数据，基于离散傅里叶变换，获取电气线束频域信号数据；

根据电气线束频域信号数据，获取电气线束频域信号频谱图信息；

获取电气线束历史检测数据，基于电气线束历史检测数据，获取电气线束频域信号阈值；

根据电气线束频域信号频谱图信息与电气线束频域信号阈值，判断电气线束是否出现故障；

若电气线束频域信号频谱图信息超出电气线束频域信号阈值，则电气线束存在故障；

根据电气线束历史检测数据，获取电气线束历史故障数据；

将电气线束历史故障数据保存为电气线束故障数据集；

对电气线束故障数据集进行处理，获取电气线束故障特征信息；

根据电气线束故障特征信息，对深度学习模型进行训练，获取电气线束故障识别模型；

基于电气线束故障识别模型，对电气线束频域信号数据进行分析，判断电气线束故障类型，获得电气线束故障信息；根据电气线束故障信息，对电气线束故障位置进行定位；

其中，若电气线束故障类型为短路故障，对电气线束短路故障位置进行定位包括以下步骤：

a.获取电气线束中每条线路的输入端信息和输出端信息；

b.选取电气线束中的一条线路，输入测试信号；

c.获取输出测试信号的线路输出端信息，若存在多个线路输出端输出测试信号，则该线路发生短路故障；

d.重复步骤a到c，获取短路故障线路信息；

e.根据短路故障线路信息，对故障线路进行区间划分，设置检测点位，逐步缩小短路故障范围，确定短路故障位置；

若电气线束故障类型为断路故障，则获取电气线束中每条线路的输入端信息和输出端信息；

逐步对每条线路的输入端输入测试信号，判断线路输出端是否输出测试信号；

若线路输出端输出测试信号，则该线路没有发生断路故障；

若线路输出端未输出测试信号，则该线路发生断路故障；

选取该线路中点位置设置检测点，判断该检测点是否输出测试信号；

若该检测点未输出测试信号，则该检测点与线路输出端间的线路存在断路故障，选取该检测点与线路输出端间的线路中点位置为次级检测点，判断次级检测点是否输出测试信号，若次级检测点输出测试信号，则次级检测点与线路输入端的线路不存在断路故障；

若次级检测点未输出测试信号，则将次级检测点与线路输入端之间的线路的中点位置设置为三级检测点，判断三级检测点是否输出测试信号，若三级检测点未输出测试信号，则故障位置位于三级检测点与线路输入端之间的线路；

若电气线束频域信号频谱图信息未超出电气线束频域信号阈值，则电气线束线路检测正常；

获取电气线束应用环境数据，所述应用环境数据包括电气线束实际应用时的温度信息、湿度信息和振动状态；

根据电气线束应用环境数据，对电气线束进行可靠性检测，获取电气线束输入的测试信号数据和电气线束输出的测试信号数据；

根据电气线束输入的测试信号数据和电气线束输出的测试信号数据，获取电气线束可靠性检测数据；

根据电气线束历史检测数据，获取电气线束可靠性标准数据，基于电气线束可靠性标准数据，设置电气线束可靠性阈值；

根据电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据，判断电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据的误差是否超出电气线束可靠性阈值；

若电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据的误差超出电气线束可靠性阈值，则该电气线束存在可靠性故障；

若电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据的误差未超出电气线束可靠性阈值，则该电气线束检测正常。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电气线束检测方法，其特征在于，所述根据电气线束输出信号数据，基于离散傅里叶变换，获取电气线束频域信号数据包括：

获取电气线束输出端输出的时域信号数据；

对时域信号数据进行采样，获取采样信号数据；

基于离散傅里叶变换，对采样信号数据进行处理，获取电气线束频域信号数据；

其中，将采样信号转换为频域信号的计算公式为：式中，为频域信号，/>为采样信号，n为采样信号的索引值，N为采样信号的采样总点数，k为频域信号的索引值，j为虚数单位，e为常数。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电气线束检测方法，其特征在于，所述获取输出测试信号的线路输出端信息，若存在多个线路输出端输出测试信号，则该线路发生短路故障包括：

若只有一个线路输出端输出测试信号，则获取输出测试信号的线路输出端信息；

获取输入测试信号的线路输入端信息；

根据线路输入端信息和线路输出端信息，判断线路输入端信息与线路输出端信息是否匹配；

若线路输入端信息与线路输出端信息匹配，则该线路检测正常；

若线路输入端信息与线路输出端信息不匹配，则该线路存在连接错误故障。

4.一种基于大数据的电气线束检测系统，用于实现如权利要求1-3任一项所述的电气线束检测方法，其特征在于，包括：

主控制模块，所述主控制模块用于对电气线束进行检测，判断电气线束是否出现故障，并对故障类型进行识别，对故障位置进行定位，并将检测结果传输至显示模块；

信息获取模块，所述信息获取模块与主控制模块交互，用于获取电气线束端口信息、电气线束历史检测数据、电气线束应用环境数据、电气线束输出信号数据、电气线束历史故障数据、电气线束可靠性标准数据和电气线束可靠性检测数据；

可靠性检测模块，所述可靠性检测模块用于对电气线束可靠性进行检测，判断电气线束是否出现可靠性故障，并将检测结果传输至主控制模块；

显示模块，所述显示模块用于对电气线束检测结果进行显示，输出显示电气线束故障类型，故障位置。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的电气线束检测系统，其特征在于，所述主控制模块包括：

控制单元，所述控制单元用于将电气线束频域信号转换为电气线束频域信号频谱图，并根据电气线束频域信号频谱图信息与电气线束频域信号阈值，判断电气线束是否出现故障，并将电气线束检测结果传输至显示模块；

信号接收单元，所述信号接收单元与信息获取单元电性连接，用于接收数据，并传输至数据处理单元；

数据处理单元，所述数据处理单元用于对接收的数据进行处理，将时域测试信号转换为频域信号，并传输至控制单元；

故障识别单元，所述故障识别单元包含电气线束故障识别模型，用于对电气线束故障类型进行识别，判断电气线束的故障类型；

故障定位单元，所述定位单元用于对电气线束的故障位置进行定位。

6.根据权利要求4所述的一种基于大数据的电气线束检测系统，其特征在于，所述信息获取模块包括：

第一获取单元，所述第一获取单元用于获取电气线束端口信息、电气线束历史检测数据和电气线束应用环境数据；

第二获取单元，所述第二获取单元用于获取电气线束输出信号数据、电气线束历史检测数据、电气线束历史故障数据、电气线束可靠性标准数据和电气线束可靠性检测数据。

7.根据权利要求4所述的一种基于大数据的电气线束检测系统，其特征在于，所述可靠性检测模块包括：

数据接收单元，所述数据接收单元与信息获取模块交互，用于接收电气线束可靠性标准数据和电气线束可靠性检测数据；

判断单元，所述判断单元用于根据电气线束可靠性标准数据，设置电气线束可靠性阈值，并判断电气线束可靠性检测数据和电气线束可靠性标准数据的误差是否超出电气线束可靠性阈值；

输出单元，所述输出单元与主控制模块交互，用于将电气线束可靠性检测结果传输至主控制模块。