本申请实施例公开了一种异常分析方法、装置、终端和存储介质，应用于飞行器的机体结构，所述方法包括：获取机体的初始数据，初始数据包括所述机体的噪声数据和振动数据，初始数据作为对所述机体进行主动降噪的基础数据；对所述初始数据进行存储；对存储后的所述初始数据进行时频分析，得到时频分析数据；对所述时频分析数据进行处理，得到进阶分析数据；根据所述时频分析数据和所述进阶分析数据，对机体进行异常分析，以确定所述机体的异常。本申请实施例能够将采集到的机体初始数据实时存储，有效地防止噪声数据和振动数据丢失、被覆盖，并且可以将存储后的噪声数据和振动数据应用于机体的异常分析，从而提高了对噪声数据和振动数据的利用率。数据的利用率。数据的利用率。
【技术实现步骤摘要】
异常分析方法、装置、终端和存储介质
[0001]本专利技术涉及异常分析
，特别涉及一种异常分析方法、装置、终端和存储介质。
技术介绍
[0002]目前对于飞机的机舱内降噪主要采用ANC(Active Noise Control，主动降噪)技术，通过实时采集机体的噪声信号，主动发出与噪声信号对应的反向声波，从而起到声波相互抵消的降噪效果。然而，在执行上述降噪操作时，一方面噪声信号会随着采集时间而实时更新，另一方面发出反向声波信号的同时也会覆盖掉对应的噪声信号数据，随着噪声信号和反向声波信号的实时更新，噪声信号的历史数据会全部被覆盖掉。
[0003]由于噪声信号除用于表征噪声程度，还对飞机的状态起到表征作用，例如可以通过噪声信号对飞机的机体结构进行异常诊断，因此噪声信号的历史数据被覆盖，也使得其无法被应用到飞机的状态异常诊断、结构故障分析等。
[0004]有鉴于此，实有必要开发一种异常分析方法、装置、终端和存储介质，用以解决上述问题。
技术实现思路
[0005]本申请的实施例提供一种异常分析方法、装置、终端和存储介质，其能够有效地防止机体的噪声数据和振动数据丢失、被覆盖，以及能够提高对噪声数据和振动数据的利用率。
[0006]为了解决上述技术问题，本申请的实施例公开了如下技术方案：
[0007]一方面，提供了一种异常分析方法，应用于飞行器的机体结构，所述方法包括：获取机体的初始数据，所述初始数据包括所述机体的噪声数据和振动数据，所述初始数据作为对所述机体进行主动降噪的基础数据；对所述初始数据进行存储；对存储后的所述初始数据进行时频分析，得到时频分析数据；对所述时频分析数据进行处理，得到进阶分析数据；根据所述时频分析数据和所述进阶分析数据，对所述机体进行异常分析，以确定所述机体的异常。
[0008]可选的，在对所述初始数据进行存储之前，还包括：对所述初始数据进行分流处理，得到所述初始数据的分流数据，所述分流数据用于对所述机体进行主动降噪。
[0009]可选的，所述对所述初始数据进行分流处理，得到所述初始数据的分流数据，包括：对所述初始数据进行滤波处理；对滤波处理后的所述初始数据进行复制，得到所述初始数据的分流数据。
[0010]可选的，进一步包括：将所述分流数据按第一预设时长的延时进行上传，将分流处理后的所述初始数据按第二预设时长的延时进行存储；其中，所述第一预设时长小于所述第二预设时长。
[0011]可选的，所述进阶分析数据包括所述初始数据的小波系数、梅尔频率倒谱系数和
谱质心特征，所述对所述时频分析数据进行处理，得到进阶分析数据，包括：对所述时频分析数据进行小波分析、梅尔频率倒谱系数提取和谱质心特征提取。
[0012]可选的，所述根据所述时频分析数据和所述进阶分析数据，对所述机体进行异常分析，包括：将所述时频分析数据和所述进阶分析数据输入至分类器，得到分类结果；根据所述分类结果与所述机体的历史异常数据的比较结果，确定所述机体的异常。
[0013]可选的，所述根据所述时频分析数据和所述进阶分析数据，对所述机体进行异常分析，包括：根据所述时频分析数据与预设范围的比较结果，监测所述机体的状态。
[0014]可选的，所述方法还包括：对所述分流数据进行频谱分析；根据频谱分析后的所述分流数据，生成控制信号；将所述控制信号发送至降噪装置，以使所述降噪装置发出用于降噪的反向声波。
[0015]可选的，所述对所述分流数据进行频谱分析，包括：获取所述分流数据中的振动数据和噪声数据；对所述振动数据进行频谱分析，从所述振动数据中获取对应的峰值数据；对所述噪声数据进行频谱分析，获取所述噪声数据的频谱；根据所述峰值数据和所述噪声数据的频谱，生成反向声波，所述反向声波用于消除所述峰值数据和所述噪声数据。
[0016]另一方面，提供了一种数据处理装置，包括：数据获取模块，用于获取机体的初始数据，所述初始数据包括所述机体的噪声数据和振动数据，所述初始数据作为对所述机体进行主动降噪的基础数据；数据存储模块，用于对所述初始数据进行存储；时频分析模块，用于对存储后的所述初始数据进行时频分析，得到时频分析数据；数据处理模块，用于对所述时频分析数据进行处理，得到进阶分析数据；异常分析模块，用于根据所述时频分析数据和所述进阶分析数据，对所述机体进行异常分析，以确定所述机体的异常。
[0017]可选的，所述装置还包括数据分流模块，用于：对所述初始数据进行分流处理，得到所述初始数据的分流数据，所述分流数据用于对所述机体进行主动降噪。
[0018]可选的，所述数据分流模块进一步用于：对所述初始数据进行滤波处理；对滤波处理后的所述初始数据进行复制，得到所述初始数据的分流数据。
[0019]可选的，所述数据分流模块进一步用于：将所述分流数据按第一预设时长的延时进行上传，将分流处理后的所述初始数据按第二预设时长的延时进行存储；其中，所述第一预设时长小于所述第二预设时长。
[0020]可选的，所述进阶分析数据包括所述初始数据的小波系数、梅尔频率倒谱系数和谱质心特征，所述数据处理模块进一步用于：对所述时频分析数据进行小波分析、梅尔频率倒谱系数提取和谱质心特征提取。
[0021]可选的，所述异常分析模块进一步用于：将所述时频分析数据和所述进阶分析数据输入至分类器，得到分类结果；根据所述分类结果与所述机体的历史异常数据的比较结果，确定所述机体的异常。
[0022]可选的，所述异常分析模块进一步用于：根据所述时频分析数据与预设范围的比较结果，监测所述机体的状态。
[0023]可选的，所述装置还包括主动降噪模块，用于：对所述分流数据进行频谱分析；根据频谱分析后的所述分流数据，生成控制信号；将所述控制信号发送至降噪装置，以使所述降噪装置发出用于降噪的反向声波。
[0024]可选的，所述主动降噪模块进一步用于：获取所述分流数据中的振动数据和噪声
数据；对所述振动数据进行频谱分析，从所述振动数据中获取对应的峰值数据；对所述噪声数据进行频谱分析，获取所述噪声数据的频谱；根据所述峰值数据和所述噪声数据的频谱，生成反向声波，所述反向声波用于消除所述峰值数据和所述噪声数据。
[0025]再一方面，提供了一种终端，能够执行如上所述的异常分析方法中的操作。
[0026]又一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器加载以执行如上所述的异常分析方法。
[0027]上述技术方案具有如下优点或有益效果：通过将采集到的机体包含噪声数据和振动数据的初始数据进行实时存储，能够有效地防止初始数据丢失、被覆盖，并且可以将存储后的初始数据应用于机体的异常分析，从而提高了对初始数据的利用率。
附图说明
[0028]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例的附图作简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅涉及本专利技术的一些实施例，而非对本专利技术的限制，其中：
[00本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种异常分析方法，其特征在于，应用于飞行器的机体结构，所述方法包括：获取机体的初始数据，所述初始数据包括所述机体的噪声数据和振动数据，所述初始数据作为对所述机体进行主动降噪的基础数据；对所述初始数据进行存储；对存储后的所述初始数据进行时频分析，得到时频分析数据；对所述时频分析数据进行处理，得到进阶分析数据；根据所述时频分析数据和所述进阶分析数据，对所述机体进行异常分析，以确定所述机体的异常。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述初始数据进行存储之前，还包括：对所述初始数据进行分流处理，得到所述初始数据的分流数据，所述分流数据用于对所述机体进行主动降噪。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述初始数据进行分流处理，得到所述初始数据的分流数据，包括：对所述初始数据进行滤波处理；对滤波处理后的所述初始数据进行复制，得到所述初始数据的分流数据。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，进一步包括：将所述分流数据按第一预设时长的延时进行上传，将分流处理后的所述初始数据按第二预设时长的延时进行存储；其中，所述第一预设时长小于所述第二预设时长。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进阶分析数据包括所述初始数据的小波系数、梅尔频率倒谱系数和谱质心特征，所述对所述时频分析数据进行处理，得到进阶分析数据，包括：对所述时频分析数据进行小波分析、梅尔频率倒谱系数提取和谱质心特征提取。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述时频分析数据和所述进阶分析数据，对所述机体进行异常分析，包括：将所述时频分析数据和所述进阶分析数据输入至分类器，得到分类结果；根据所述分类结果与所述机体的历史异常数据的比较结果，确定所述机体的异常。...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞立红，赵晨伊，韩峰，康玉莹，赵华勇，
申请(专利权)人：中国商用飞机有限责任公司上海飞机设计研究院，
类型：发明
国别省市：
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