法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有 清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0036] 图1是根据本发明实施例的电器故障诊断方法的流程图，该方法用于对电器进行 故障诊断，需要说明的是，该电器包括在工作过程中存在振动的部件。如图1所示，该电器 故障诊断方法包括以下步骤：
[0037] 步骤S11，检测电器的振动信号。
[0038] 含有振动部件的电器在工作过程，尤其是启动过程中会产生噪声信号，例如，对于 包括电机转子的电器，其中一部分的噪声信号来源于电机转子等振动部件的机械振动噪 声。为了更准确、快速地对电器的工作状态进行监测，从而对潜在的故障进行诊断，在该实 施例中，对电器的振动信号进行采集。
[0039] 电器的振动信号的检测可以利用信号检测器件来完成，例如，利用位移传感器进 行检测。通过信号检测器件检测电器的振动信号，得到模拟检测信号，此时信号为非平稳的 信号。在得到模拟检测信号之后，对模拟检测信号进行采样量化处理，得到数字检测信号， 将数字检测信号输入到信号处理系统，信号处理系统对电器的振动信号进行降噪处理，得 到降噪处理后的振动信号。通过降噪处理后的振动信号执行后续的电器故障诊断，有利于 提尚故障诊断的准确性。
[0040] 可以通过图2所示的方法得到降噪处理的振动信号，如图2所示，该方法包括以下 步骤：
[0041] 步骤S111，获取第一振动信号的数字信号。
[0042] 第一振动信号用于反映电器的振动情况，如果检测到的电器的信号为模拟信号， 则将模拟信号转化为数字信号。检测到的第一振动信号通常为非平稳的信号，包含噪声信 号，在该步骤中，获取检测得到的非平稳的数字信号x(n)，其中，n= 1，2……，N。
[0043] 步骤S112,重叠分段第一振动信号。
[0044] 对第一振动信号进行分段处理，例如，通过加入预设宽度的矩形窗对第一振动信 号进行数据分段处理，得到多个信号段。为了降低第一振动信号连续分段的降噪误差，多个 信号段之间具有预设比例的重叠部分，则重叠分段第一振动信号可表示为：
[0045] Q= [ceil(N-L)*(l_a)/L]+l
[0046] 其中，Q为信号的总分段数，N为测得的信号数据的总长度，初始化零矩阵S(Q，N)， 设定分段数据的长度为L，令a=max(l,k-n+1)，其中，k= 1，2，......，L，n=l，2......， N〇
[0047] 步骤S113,对多个信号段执行奇异值分解逆运算处理。
[0048] 在对第一振动信号进行重叠分段之后，对多个信号段采用奇异值分解（Singular ValueDecomposition，简称为SVD)逆运算方法进行处理，得到基于SVD的平稳信号的重构 矩阵。具体地，用第i段信号构造Hankel型矩阵A(i)，首先根据公式E=UTA(i)V对A(i) 进行SVD，得到A(i)的奇异值，其中，U和V分别是A(i)的奇异向量，E是A(i)的对角阵， 其对角阵上的值为A(i)的奇异值，确定A(i)的有效奇异值的个数；再根据公式Aji)= UI：V'对A(i)进行SVD逆运算，得到重构矩阵Aji)，对Aji)中的反对角元素求平均进而 得到降噪信号。
[0049] 步骤S114,获取处理后的信号。
[0050] 对第一振动信号的相应信号段采用奇异值分解逆运算处理之后，得到降噪后的相 应信号段的第一振动信号，可表不为：
[0051]
[0052] 其中，k=l，2，......，L，a=max(1，k_n+l)，0 =min(m，k) 〇
[0053] 将Xl (k)赋值到S(Q，N)的第i行中。
[0054] 步骤S115,判断多个信号段是否处理完毕。
[0055] 对第一振动信号的多个信号段循环进行SVD逆运算处理，此时，对第一振动信号 的每个信号段进行SVD逆运算处理一次，判断第一振动信号的多个信号段是否SVD逆运算 处理完毕，具体地，如果第i段信号超过了信号的总分段数Q，则信号段SVD逆运算处理完 毕，执行步骤S116,得到降噪后的信号。如果第i段信号小于信号的总分段数Q，则第一振 动信号的多个信号段没有SVD逆运算处理完毕，i=i+1，执行步骤S113,对矩阵A(i)继续 进行SVD逆运算重构矩阵Aji)，并对Am(i)的反对角元素求平均，依照此判断方法循环处 理所有的分段信号，直至振动信号的多个信号段都SVD逆运算处理完毕，即i>Q成立，从 而多次降噪第一振动信号的相邻信号段之间的重叠信号，得到降噪后的相应段的第一振动 信号，得到多个降噪处理结果。
[0056] 步骤S116,对多个信号段的降噪处理结果求平均。
[0057] 在循环处理完第一振动信号的所有分段信号，得到第一振动信号的相邻信号段之 间的重叠信号的多个降噪处理结果之后，对各段多个降噪处理结果进行非零元素求平均计 算，得到第二振动信号。具体对S(Q，N)各列的所有非零元素求平均，即可得到第二振动信 号x'（n)，n= 1，2,……，N。第二振动信号为降噪后的平稳信号，滤去了脉冲干扰下的振 动信号波，保留机械振动信号真实的振动特征。
[0058] 步骤S12，提取振动信号的振动特征。
[0059] 在检测并采集到电器的振动信号之后，通过提取振动信号的振动特征得到振动信 号的时频谱图像，提取振动信号的振动特征包括：提取降噪处理后的振动信号的振动特征。 优选地，通过提取第二振动信号的振动特征得到第二振动信号的时频谱图像，提取第二振 动信号的振动特征包括：提取降噪处理后的第二振动信号的振动特征。
[0060] 步骤S13,根据振动信号的振动特征确定电器中存在故障的部件。
[0061] 通过时频谱图像分析振动信号的幅值和频率，得到振动信号的时频特征，通过振 动信号的时频特征确定电器中存在故障的部件。优选地，通过时频谱图像分析第二振动信 号的幅值和频率，得到第二振动信号的时频特征，再通过第二振动信号的时频特征，提取故 障信号的时频特征，从而确定电器中存在故障的部件。
[0062] 该实施例的电器故障诊断方法采用检测电器的振动信号，然后提取振动信号的振 动特征，再根据振动信号的振动特征确定电器中存在故障的部件，进而达到了提高电器的 故障诊断效率的效果。
[0063] 本发明实施例中的电器可以是吸油烟机，吸油烟机包括电机、风轮、蜗壳和离心风 叶等部件。以下以吸油烟机为例对电器故障诊断方法进行描述。
[0064] 图3是根据本发明实施例的吸油烟机的故障诊断方法的流程图，如图3所示，该吸 油烟机的故障诊断方法包括以下步骤：
[0065] 步骤S21，采集振动信号。
[0066] 在吸油烟机的运行过程中，利用信号采集器件采集吸油烟机的电机处的振动信 号。例如，通过在吸油烟机运转的过程中利用位移传感器采集电机转子的径向振动信号，得 到第一振动信号，此时的第一振动信号为非平稳信号。
[0067] 步骤S22,输入振动信号到处理系统。
[0068] 将电机转子的径向振动信号同步输入到与位移传感器的另一端相连的处理系统 里，处理系统可以为电脑。电脑通过采样量化处理将非平稳的振动信号转化为数字信号，将 其设为具有一定数据长度的函数。
[0069] 步骤S23,SVD降噪处理。
[0070] 获取已经输入到信号处理系统的非平稳的数字信号。通过加入预设宽度的矩形窗 对第一振动信号进行数据分段处理，得到多个信号段。为了降低第一振动信号连续分段的 降噪误差，多个信号段之间具有预设比例的重叠部分。在对第一振动信号进行重叠分段之 后，对第一振动信号进行处理。优选地，对第一振动信号的多个信号段采用SVD逆运算方法 进行处理。对第一振动信号的多个信号段采用SVD逆运算之后，得到降噪后的对应信号段 的第一振动信号。判断第一振动信号的多个信号段