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电源健康状态检测方法、电源电路及计算机设备

花匠小妙招
2025-05-22 23:14

电源健康状态检测方法、电源电路及计算机设备专利申请类型:发明专利;
地区:江苏-苏州；
源自:苏州高价值专利检索信息库;

专利名称：电源健康状态检测方法、电源电路及计算机设备

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410533629.6

专利申请（专利权）人：苏州元脑智能科技有限公司
权利人地址：江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢

专利发明（设计）人：王令岩,吴安,慈潭龙,肖朋晓,花得阳

专利摘要：本发明涉及计算机技术领域，公开了一种电源健康状态检测方法、电源电路及计算机设备，其中方法包括：通过声波传感器采集电源电路中的第一声波信号；提取第一声波信号的第一声波特征；根据第一声波特征，对电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果。其中，电源电路包括声波传感器和供电模块，供电模块包括磁性器件；第一声波信号是磁性器件在供电模块处于供电状态时产生的。本发明在保障了供电模块的原有结构的基础上，实现了电源健康状态的准确检测。

主权利要求：
1.一种电源健康状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过声波传感器采集电源电路中的第一声波信号；所述电源电路包括所述声波传感器和供电模块，所述供电模块包括磁性器件；所述第一声波信号是所述磁性器件在所述供电模块处于供电状态时产生的；
提取所述第一声波信号的第一声波特征；
根据所述第一声波特征，对所述电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果；
其中，所述提取所述第一声波信号的第一声波特征，包括：对所述第一声波信号进行预处理，得到第二声波信号；
对所述第二声波信号进行滤波处理，得到第三声波信号；
对所述第三声波信号进行放大处理，得到目标声波信号；
对所述目标声波信号进行特征提取处理，得到第一声波特征；所述第一声波特征包括所述目标声波信号的第二最大频率、第二最小频率和第二平均频率；
并且，所述根据所述第一声波特征，对所述电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果，包括：根据所述第一声波特征，对所述电源的健康状态进行第一检测，得到子检测结果；
将所述子检测结果与所述第一声波特征对应保存；
确定保存的各所述子检测结果中，待处理的多个目标子检测结果；
根据所述目标子检测结果，对所述电源的健康状态进行第二检测，得到检测结果；
其中，所述根据所述第一声波特征，对所述电源的健康状态进行第一检测，得到子检测结果，包括：确定所述第二最大频率是否小于高频阈值；
确定所述第二最小频率是否大于低频阈值；
确定所述第二平均频率是否大于所述电源的工作频率；
若确定结果均为是，则得到表征所述电源处于正常状态的子检测结果；否则，得到表征所述电源处于异常状态的子检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集电源电路中的第一声波信号，包括：每隔第一预设时间间隔采集电源电路中的第一声波信号；
所述对所述第一声波信号进行预处理，得到第二声波信号，包括：按照第二预设时间间隔，确定相应时间间隔内采集的各所述第一声波信号的声波频率；所述第二预设时间间隔是所述第一预设时间间隔的N倍，N为大于1的整数；
确定所述声波频率中的第一最大频率和第一最小频率；
将所述第一最大频率和所述第一最小频率对应的第一声波信号移除，得到第二声波信号。
3.根据权利要求2所述的方法，特征在于，所述对所述第二声波信号进行滤波处理，得到第三声波信号，包括：确定所述第二声波信号的第一平均频率；
按照第三预设时间间隔，确定各所述第一平均频率的偏离度；所述第三预设时间间隔是所述第二预设时间间隔的M倍，M为大于1的整数；
若确定所述偏离度中存在大于偏离度阈值的目标偏离度，则将所述目标偏离度对应的第二声波信号移除，得到第三声波信号。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标声波信号进行特征提取处理，得到第一声波特征，包括：对所述目标声波信号进行变换处理，得到变换结果；
根据所述变换结果绘制所述目标声波信号的时域图；所述时域图表征所述目标声波信号的声波频率随时间的变化关系；
根据所述时域图，确定所述目标声波信号的第二最大频率、第二最小频率和第二平均频率；
将所述第二最大频率、所述第二最小频率和所述第二平均频率，确定为第一声波特征。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标子检测结果，对所述电源的健康状态进行第二检测，得到检测结果，包括：确定所述目标子检测结果中，表征所述电源处于异常状态的目标子检测结果的目标数量；
确定所述目标数量是否大于数量阈值；以及，
确定所述目标子检测结果对应的各所述第二平均频率的第三平均频率；
确定所述第三平均频率是否大于预设的所述电源的工作频率；
若所述目标数量大于所述数量阈值、且所述第三平均频率大于所述电源的工作频率，则得到表征所述电源处于非健康状态的检测结果，否则得到表征所述电源处于健康状态的检测结果。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标子检测结果，对所述电源的健康状态进行第二检测，得到检测结果，包括：通过预先训练的检测模型，根据所述目标子检测结果进行状态检测，得到所述电源的健康状态的检测结果。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一声波特征，对所述电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果，包括：根据预先获取的噪声声波的第二声波特征，对所述第一声波特征进行校正处理，得到校正声波特征；
根据所述校正声波特征，对所述电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一声波信号，对所述电源电路所属电源的健康状态进行检测处理之前，所述方法还包括：在所述供电模块处于关闭状态的情况下，通过所述声波传感器采集所述电源电路的噪声声波；
提取所述噪声声波的第二声波特征。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一声波信号，对所述电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果之前，所述方法还包括：获取所述电源电路中目标器件的属性信息；
根据所述属性信息确定所述目标器件的漂移参数；
根据所述漂移参数确定所述高频阈值和所述低频阈值。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述属性信息确定所述目标器件的漂移参数，包括：获取所述属性信息中的属性值；
根据预设的误差比例，确定所述属性值的漂移范围；
将所述漂移范围确定为目标器件的漂移参数。
11.一种电源电路，其特征在于，所述电源电路包括：健康管理模块、声波传感器、信号处理模块和供电模块；所述供电模块包括磁性器件；
所述磁性器件，用于在所述供电模块处于供电状态时，产生第一声波信号；
所述声波传感器，用于采集所述磁性器件产生的所述第一声波信号；
所述信号处理模块，其输入端与所述声波传感器相连，其输出端与所述健康管理模块相连，用于提取所述第一声波信号的第一声波特征；
所述健康管理模块，分别与所述信号处理模块和所述供电模块相连，用于根据所述第一声波特征对所述电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果；
其中，所述信号处理模块包括声波滤波器、功率放大器、特征提取模块和模数转换器；
所述声波滤波器的输入端与所述声波传感器相连，所述声波滤波器的输出端与所述功率放大器的输入端相连，所述功率放大器的输出端与所述特征提取模块的输入端相连，所述特征提取模块的输出端与所述模数转换器的输入端相连，所述模数转换器的输出端与所述健康管理模块相连；
所述声波滤波器，用于对所述第一声波信号进行预处理，得到第二声波信号；以及对所述第二声波信号进行滤波处理，得到第三声波信号；
所述功率放大器，用于对所述第三声波信号进行放大处理，得到目标声波信号；
所述特征提取模块，用于对所述目标声波信号进行特征提取处理，得到第一声波特征；
所述第一声波特征包括所述目标声波信号的第二最大频率、第二最小频率和第二平均频率；
所述模数转换器，用于对所述第一声波特征进行模数转换，并将转换后的第一声波特征发送给所述健康管理模块；
并且，所述根据所述第一声波特征对所述电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果，包括：根据所述第一声波特征，对所述电源的健康状态进行第一检测，得到子检测结果；
将所述子检测结果与所述第一声波特征对应保存；
确定保存的各所述子检测结果中，待处理的多个目标子检测结果；
根据所述目标子检测结果，对所述电源的健康状态进行第二检测，得到检测结果；
其中，所述根据所述第一声波特征，对所述电源的健康状态进行第一检测，得到子检测结果，包括：确定所述第二最大频率是否小于高频阈值；
确定所述第二最小频率是否大于低频阈值；
确定所述第二平均频率是否大于所述电源的工作频率；
若确定结果均为是，则得到表征所述电源处于正常状态的子检测结果；否则，得到表征所述电源处于异常状态的子检测结果。
12.根据权利要求11所述的电源电路，其特征在于，所述电源电路还包括：通信模块，所述通信模块分别与所述健康管理模块和上位机相连；
所述健康管理模块，还用于通过所述通信模块将所述检测结果发送给所述上位机。
13.根据权利要求11所述的电源电路，其特征在于，所述供电模块还包括：第一电容、第二电容、第一晶体管和第二晶体管；
所述第一电容的一端与所述供电模块的输入正相连，所述第一电容的另一端与所述供电模块的回路负相连；
所述第二电容的一端与所述供电模块的输入负相连，所述第二电容的另一端与所述供电模块的回路负相连；
所述第一晶体管的栅极与所述健康管理模块相连，所述第一晶体管的源极与所述回路负相连，所述第一晶体管的漏极分别与所述磁性器件的一端及所述第二晶体管的源极相连；
所述第二晶体管的栅极与所述健康管理模块相连，所述第二晶体管的源极与所述第一晶体管的漏极相连，所述第二晶体管的漏极与所述输入负相连；
所述磁性器件的一端与所述第一晶体管的漏极向量，所述磁性器件的另一端与所述输入正相连。
14.一种计算机设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1‑10中任一项所述的电源健康状态检测方法。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1‑10中任一项所述的电源健康状态检测方法。
16.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1‑10中任一项所述的电源健康状态检测方法。说明书 : 电源健康状态检测方法、电源电路及计算机设备技术领域[0001] 本发明涉及计算机技术领域，具体涉及电源健康状态检测方法、电源电路及计算机设备。背景技术[0002] 在互联网时代的当今，服务器的稳定性对于金融、电网、铁路、医护等行业来说至关重要。电源作为服务器的核心子系统，是导致服务器出现故障的重要因素之一，因此，对服务器的电源状态进行检测很有必要。目前，为了实现对电源状态的检测，通常会对电源电路的结构进行较大改变，即通过在电源电路中接入各种传感器，以采集电路中的电压、电流、温度等多个类型的检测参数，并基于该多个类型的检测参数对电源状态进行检测。该检测方式中，由于检测参数有多个类型，因此增加了检测的处理难度。再者，由于对电源电路的内部结构进行了较大改变，不仅增加了电路的复杂度，而且不可避免的会因增加了多个传感器，而引入不可靠的检测因素。发明内容[0003] 有鉴于此，本发明提供了一种电源健康状态检测方法、电源电路及计算机设备，以解决电源健康状态检测难度大、电路复杂等问题。[0004] 第一方面，本发明提供了一种电源健康状态检测方法，该方法包括：[0005] 通过声波传感器采集电源电路中的第一声波信号；电源电路包括声波传感器和供电模块，供电模块包括磁性器件；第一声波信号是磁性器件在供电模块处于供电状态时产生的；[0006] 提取第一声波信号的第一声波特征；[0007] 根据第一声波特征，对电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果。[0008] 本实施例提供的电源健康状态检测方法，电源电路包括声波传感器和供电模块，通过声波传感器采集供电模块中磁性器件产生的第一声波信号，并根据提取的第一声波信号的第一声波特征对电源电路所属电源的健康状态进行检测。一方面，由于检测参数只有第一声波特征，因此减少了检测参数的类型，降低了检测的处理难度。另一方面，只是在供电模块的外围增设了声波传感器，而并未在供电模块中添加多个器件，因此，避免了因添加多个器件而带来的不可靠的检测因素，在保障了供电模块的原有结构的基础上，实现了电源健康状态的准确检测。[0009] 在一种可选的实施方式中，提取第一声波信号的第一声波特征，包括：[0010] 对第一声波信号进行预处理，得到第二声波信号；[0011] 对第二声波信号进行滤波处理，得到第三声波信号；[0012] 对第三声波信号进行放大处理，得到目标声波信号；[0013] 对目标声波信号进行特征提取处理，得到第一声波特征。[0014] 本实施例提供的电源健康状态检测方法，通过对采集的第一声波信号进行降噪处理，以及对降噪处理后的目标声波信号进行特征提取处理，得到第一声波特征。极大的提升了第一声波特征的准确性，为实现电源状态的准确测量提供了保障。[0015] 在一种可选的实施方式中，采集电源电路中的第一声波信号，包括：[0016] 每隔第一预设时间间隔采集电源电路中的第一声波信号；[0017] 相应的，对第一声波信号进行预处理，得到第二声波信号，包括：[0018] 按照第二预设时间间隔，确定相应时间间隔内采集的各第一声波信号的声波频率；第二预设时间间隔是第一预设时间间隔的N倍，N为大于1的整数；[0019] 确定声波频率中的第一最大频率和第一最小频率；[0020] 将第一最大频率和第一最小频率对应的第一声波信号移除，得到第二声波信号。[0021] 本实施例提供的电源健康状态检测方法，通过采集一段时间内的第一声波信号，并移除第一最大频率和第一最小频率对应的声波信号，能够在后续处理中，避免第一最大频率和第一最小频率对于提取第一声波特征的干扰。[0022] 在一种可选的实施方式中，对第二声波信号进行滤波处理，得到第三声波信号，包括：[0023] 确定第二声波信号的第一平均频率；[0024] 按照第三预设时间间隔，确定各第一平均频率的偏离度；第三预设时间间隔是第二预设时间间隔的M倍，M为大于1的整数；[0025] 若确定偏离度中存在大于偏离度阈值的目标偏离度，则将目标偏离度对应的第二声波信号移除，得到第三声波信号。[0026] 本实施例提供的电源健康状态检测方法，通过确定各第一平均频率的偏离度，并将大于偏离度阈值的目标偏离度所对应的第二声波信号移除，最大程度的滤除了噪声信号，为提取到准确的第一声波特征提供了保障。[0027] 在一种可选的实施方式中，根据第一声波特征，对电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果，包括：[0028] 根据第一声波特征，对电源的健康状态进行第一检测，得到子检测结果；[0029] 将子检测结果与第一声波特征对应保存；[0030] 确定保存的各子检测结果中，待处理的多个目标子检测结果；[0031] 根据目标子检测结果，对电源的健康状态进行第二检测，得到检测结果。[0032] 本实施例提供的电源健康状态检测方法，首先根据每个第一声波特征进行第一检测得到子检测结果；然后根据多个目标子检测结果进行第二检测，得到检查结果。通过双重检测，极大的提升了检测结果的准确性。[0033] 在一种可选的实施方式中，根据所述第一声波特征，对所述电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果，包括：[0034] 根据预先获取的噪声声波的第二声波特征，对所述第一声波特征进行校正处理，得到校正声波特征；[0035] 根据所述校正声波特征，对所述电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果。[0036] 本实施例提供的电源健康状态检测方法，通过预先获取电源电路中噪声信号的第二声波特征，并根据第二声波特征对第一声波特征校正处理后，根据校正声波特征对电源的健康状态进行检测处理，极大的降低了噪声声波的干扰，保障了检测结果的准确性。[0037] 第二方面，本发明提供了一种电源电路，该电源电路包括：健康管理模块、声波传感器、信号处理模块和供电模块；供电模块包括磁性器件；[0038] 磁性器件，用于在供电模块处于供电状态时，产生第一声波信号；[0039] 声波传感器，用于采集磁性器件产生的第一声波信号；[0040] 信号处理模块，其输入端与声波传感器相连，其输出端与健康管理模块相连，用于提取第一声波信号的第一声波特征；[0041] 健康管理模块，分别与信号处理模块和供电模块相连，用于根据第一声波信号对电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果。[0042] 第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的电源健康状态检测方法。[0043] 第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的电源健康状态检测方法。[0044] 第五方面，本发明提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的电源健康状态检测方法。附图说明[0045] 为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0046] 图1是根据本发明实施例的电源健康状态检测方法的流程示意图；[0047] 图2是根据本发明实施例的另一电源健康状态检测方法的流程示意图；[0048] 图3是根据本发明实施例的又一电源健康状态检测方法的流程示意图；[0049] 图4是根据本发明实施例的再一电源健康状态检测方法的流程示意图；[0050] 图5是根据本发明实施例的再一电源健康状态检测方法的流程示意图；[0051] 图6是根据本发明实施例的电源电路的结构示意图；[0052] 图7是根据本发明实施例的另一电源电路的结构示意图；[0053] 图8是根据本发明实施例的电源健康状态检测装置的结构框图；[0054] 图9是本发明实施例的计算机设备的硬件结构示意图。[0055] 附图标记：[0056] 健康管理模块601；声波传感器602；供电模块603；信号处理模块604；通信模块605；磁性器件6031；第一电容6032；第二电容6033；第一晶体管6034；第二晶体管6035；声波滤波器6041；功率放大器6042；特征提取模块6043；模数转换器6044。具体实施方式[0057] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0058] 考虑到现有的电源健康状态的检测方式中，会对电源电路的结构进行较大改变，以通过接入的各种传感器采集电路中的电压、电流、温度等多个类型的检测参数从而对电源的健康状态进行评估。然而，由于检测参数有多个类型，因此增加了检测的处理难度。再者，由于对电源电路的结构进行了较大改变，不仅会增加电路的复杂度，而且不可避免的会因增加了多个器件，而引入不可靠的检测因素，减低检查结果的准确性。基于此，本发明提供了一种电源健康状态检测方法、电源电路及计算机设备。其中，电源电路包括声波传感器和供电模块，通过声波传感器采集供电模块中磁性器件产生的第一声波信号，并根据提取的第一声波信号的第一声波特征对电源电路所属电源的健康状态进行检测。一方面，由于检测参数只有第一声波特征，因此减少了检测参数的类型，降低了检测的处理难度。另一方面，只是在供电模块的外围增设了声波传感器，而并未在供电模块中添加多个器件，因此，避免了因添加多个器件而带来的不可靠的检测因素，在保障了供电模块的原有结构的基础上，实现了电源健康状态的准确检测。[0059] 根据本发明实施例，提供了一种电源健康状态检测方法实施例，需要说明的是，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。[0060] 在本实施例中提供了一种电源健康状态检测方法，可用于上述的计算机设备，如手机、平板电脑、台式计算机、便携式笔记本、服务器等，图1是根据本发明实施例的电源健康状态检测方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：[0061] 步骤S101，通过声波传感器采集电源电路中的第一声波信号；电源电路包括声波传感器和供电模块，供电模块包括磁性器件；第一声波信号是磁性器件在供电模块处于供电状态时产生的。[0062] 考虑到在实际应用中，电源的储能器件通常为磁性器件，例如电感等。磁性器件在震荡时，其简谐振动借由弹性介质向外辐射传播能量会产生声波信号，该声波信号中蕴含了磁性器件震荡的相关信息。并且，通常情况下，电源工作在较高频率、且其系统环路稳定时，磁性器件产生的声波信号是较高频率的。但当电源出现故障时，由于其内部的磁性器件的绕组和磁芯会承担电磁转换作用，因而会使磁性器件产生的声波信号随之发生改变。再者，在电源发生故障前，系统环路往往会发生低频震荡，此时磁性器件的线圈和磁芯在电压和强电磁的环境下振动产生的声波信号的声波频率会发生畸变。基于此，为了实现电源健康状态的便捷有效检测，本发明中提出了一种电源电路，该电源电路包括供电模块及供电模块的外围电路，供电模块包括磁性器件，供电模块可以是现有的任意电源电路，对于供电模块的具体结构本发明中不做具体限定。外围电路可以包括声波传感器，当供电模块处于供电状态时，磁性器件会产生第一声波信号，并通过声波传感器采集该第一声波信号。需要指出的是，声波传感器在电源电路中的位置可以是预先基于以下条件确定的：声波传感器与磁性器件之间的距离在能够准确的采集到第一声波信号的距离范围内，且不增加电源电路的电路板的尺寸。对于电源电路的具体结构可参见后文的相关描述，重复之处这里不再赘述。[0063] 步骤S102，提取第一声波信号的第一声波特征。[0064] 为了准确的对电源电路所属电源的健康状态进行检测，本发明中提取第一声波信号的第一声波特征，并基于第一声波特征进行检测处理。其中，第一声波特征的提取过程可参见后文的相关描述，重复之处这里不再赘述。[0065] 步骤S103，根据第一声波特征，对电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果。[0066] 具体的，根据第一声波信号的第一声波特征，对电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果。[0067] 本实施例提供的电源健康状态检测方法中，待测电源的电源电路包括声波传感器和供电模块，通过声波传感器采集供电模块中磁性器件产生的第一声波信号，并根据提取的第一声波信号的第一声波特征对电源电路所属电源的健康状态进行检测。一方面，由于检测参数只有第一声波特征，因此减少了检测参数的类型，降低了检测的处理难度。另一方面，只是在供电模块的外围增设了声波传感器，而并未在供电模块中添加多个器件，因此，避免了因添加多个器件而带来的不可靠的检测因素，在保障了供电模块的原有结构的基础上，实现了电源健康状态的准确检测。[0068] 在本实施例中提供了一种电源健康状态检测方法，可用于上述的计算机设备，如手机、平板电脑、台式计算机、便携式笔记本、服务器等，图2是根据本发明实施例的电源健康状态检测方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：[0069] 步骤S201，通过声波传感器每隔第一预设时间间隔采集电源电路中的第一声波信号；电源电路包括声波传感器和供电模块，供电模块包括磁性器件；第一声波信号是磁性器件在供电模块处于供电状态时产生的；[0070] 考虑到电源出现故障时，通常不是突发性，而是经过一段时间的累积后出现故障。故为了实现电源状态的准确检测，本发明中通过声波传感器每隔第一预设时间间隔采集第一声波信号，从而根据采集到的多个第一声波信号对电源电路所属电源的健康状态进行检测处理。其中，第一预设时间间隔可以在实际应用中根据需要自行设定，例如第一预设时间间隔为1秒。[0071] 步骤S202，提取第一声波信号的第一声波特征。[0072] 为了保障第一声波特征的准确性，在一些实施方式中，可以首先对第一声波信号进行预处理以及滤波处理等后进行特征提取。具体而言，步骤S202可以包括以下步骤S2021至步骤S2024：[0073] 步骤S2021，对第一声波信号进行预处理，得到第二声波信号；[0074] 在一些实施方式中，步骤S2021可以包括以下步骤a1至步骤a3：[0075] 步骤a1，按照第二预设时间间隔，确定相应时间间隔内采集的各第一声波信号的声波频率；[0076] 其中，第二预设时间间隔是第一预设时间间隔的N倍，N为大于1的整数。也就是说，在每个第二预设时间间隔中会采集到N个第一声波信号，并确定与该N个第一声波信号一一对应的N个声波频率。可以理解的是，声波频率是声波信号的特征之一，在获取到第一声波信号时，即可确定第一声波信号的声波频率。第二预设时间间隔的具体时长可以在实际应用中根据需要自行设定，例如，第一预设时间间隔为1秒，第二预设时间间隔为10秒，即N为10。[0077] 步骤a2，确定声波频率中的第一最大频率和第一最小频率；[0078] 具体的，比对N个声波频率，得到第一最大频率和第一最小频率。[0079] 步骤a3，将第一最大频率和第一最小频率对应的声波信号移除，得到第二声波信号。[0080] 由于第一最大频率能够提升平均频率，而第一最小频率能够降低平均频率，故通过移除第一最大频率和第一最小频率对应的声波信号，能够在后续处理中，避免第一最大频率和第一最小频率对于提取第一声波特征的干扰。[0081] 步骤S2022，对第二声波信号进行滤波处理，得到第三声波信号。[0082] 在一些实施方式中，步骤S2022可以包括以下步骤b1至步骤b3：[0083] 步骤b1，确定第二声波信号的第一平均频率；[0084] 具体的，对第二声波信号对应的第一数量的声波频率进行相加，得到频率总和；将频率总和与第一数量相除，得到第二声波信号的第一平均频率。[0085] 步骤b2，按照第三预设时间间隔，确定各第一平均频率的偏离度；[0086] 其中，第三预设时间间隔是第二预设时间间隔的M倍，M为大于1的整数。也就是说，在每个第三预设时间间隔中，会得到M个第二声波信号，并确定出M个第一平均频率；以及，确定该M个第一平均频率中每个第一平均频率的偏离度。其中，第三预设时间间隔的时长可以在实际应用中根据需要自行设定，M与N可以相同也可以不同。[0087] 在一些实施方式中，确定各第一平均频率的偏离度，可以包括：确定各第一平均平频率的第四平均频率；针对每个第一平均频率，确定第一平均频率与第四平均频率的差值的绝对值；将该绝对值与第四平均频率相除，得到第一平均频率的偏离度。[0088] 作为示例，第一预设时间间隔为1秒，第二预设时间间隔为10秒，第三预设时间间隔为50秒，即N为10，M为5。5个第一平均频率例如为20Hz、25Hz、22HZ、25Hz、23HZ，则第四平均频率=（20+25+22+25+23）/5=23Hz；针对第一个第一平均频率20Hz，其偏离度=（|20‑23|）/23=0.13，同理可确定其他各第一平均频率的偏离度，本发明中不再一一进行说明。[0089] 步骤b3，若确定偏离度中存在大于偏离度阈值的目标偏离度，则将目标偏离度对应的第二声波信号移除，得到第三声波信号。[0090] 通过确定各第一平均频率的偏离度，并将大于偏离度阈值的目标偏离度所对应的第二声波信号移除，最大程度的滤除了噪声信号，为提取到准确的第一声波特征提供了保障。[0091] 步骤S2023，对第三声波信号进行放大处理，得到目标声波信号。[0092] 步骤S2024，对目标声波信号进行特征提取处理，得到第一声波特征。[0093] 在一些实施方式中，步骤S2024可以包括以下步骤c1至步骤c4：[0094] 步骤c1，对目标声波信号进行变换处理，得到变换结果。[0095] 在一些实施方式中，可以对目标声波信号进行傅里叶变换，得到变换结果。其中，傅里叶变换的具体过程可参考相关技术，对此本发明中不在详述。[0096] 步骤c2，根据变换结果绘制目标声波信号的时域图；时域图表征目标声波信号的声波频率随时间的变化关系。[0097] 其中，时序图的横轴可以表示时间，时序图的纵轴可以表示频率。[0098] 步骤c3，根据时域图，确定目标声波信号的第二最大频率、第二最小频率和第二平均频率。[0099] 具体的，从时序图中获取各波峰对应的频率，比对波峰对应的频率，得到目标声波信号的第二最大频率；从时序图中获取各波谷对应的频率，比对波谷对应的频率，得到目标声波信号的第二最小频率；以及，从时序图中获取每个单位时间（例如每秒）对应的频率，对各单位时间对应的频率进行相加处理得到频率总和，将该频率总和与对应的总时长（例如50秒等）进行相除，得到第二平均频率。[0100] 步骤c4，将第二最大频率、第二最小频特征和第二平均频率，确定为第一声波特征。[0101] 由于电源在出现故障之前，磁性器件的频率会发生畸变，故通过采集在一段时间内的声波信号，并提取该声波信号的第一声波特征，能够基于该第一声波特征对电源的健康状态进行有效检测。[0102] 步骤S203，根据第一声波特征对电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果。[0103] 本实施例提供的电源健康状态检测方法中，通过采集一段时间内的多个第一声波信号，并对采集到的多个第一声波信号进行降噪处理，以及对降噪处理后的目标声波信号进行特征提取处理，得到第一声波特征。极大的提升了第一声波特征的准确性，为实现电源健康状态的准确检测提供了保障。[0104] 在本实施例中提供了一种电源健康状态检测方法，可用于上述的计算机设备，如手机、平板电脑、台式计算机、便携式笔记本、服务器等，图3是根据本发明实施例的电源健康状态检测方法的流程图，如图3所示，该流程包括如下步骤：[0105] 步骤S301，通过声波传感器采集电源电路中的第一声波信号；电源电路包括声波传感器和供电模块，供电模块包括磁性器件；第一声波信号是磁性器件在供电模块处于供电状态时产生的。[0106] 步骤S302，提取第一声波信号的第一声波特征。[0107] 步骤S301和步骤S302的具体实现方式，可参考前文的相关描述，重复之处这里不再赘述。[0108] 步骤S303，根据第一声波特征，对电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果。[0109] 在一些实施方式中，步骤S303可以包括以下步骤S3031至步骤S3034：[0110] 步骤S3031，根据第一声波特征，对电源的健康状态进行第一检测，得到子检测结果；[0111] 具体的，确定第一声波特征中的第二最大频率是否小于高频阈值；确定第一声波特征中的第二最小频率是否大于低频阈值；确定第一声波特征中的第二平均频率是否大于电源的工作频率；若确定结果均为是，则得到表征电源处于正常状态的子检测结果；否则，得到表征电源处于异常状态的子检测结果。[0112] 步骤S3032，将子检测结果与第一声波特征对应保存；[0113] 步骤S3033，确定保存的各子检测结果中，待处理的多个目标子检测结果；[0114] 具体的，确定保存的各子检测结果的第二数量是否大于预设数量，若否，则将保存的各子检测结果确定为待处理的目标子检测结果；若是，则按照各子检测结果的保存顺序，将在后保存的预设数量的子检测结果，确定为待处理的多个目标子检测结果。[0115] 其中，预设数量可以在实际应用中根据需要自行设定。作为示例，预设数量为10，当保存的各子检测结果的第二数量不大于10时，将保存的各子检测结果确定为待处理的目标子检测结果；当保存的子检测结果的第二数量大于10时，例如第二数量为14，则按照各子检测结果的保存顺序，将在后保存的10个子检测结果，确定为待处理的多个目标子检测结果。[0116] 步骤S3034，根据目标子检测结果，对电源的健康状态进行第二检测，得到检测结果。[0117] 在一些实施方式中，步骤S3034可以包括：确定目标子检测结果中，表征电源处于异常状态的目标子检测结果的目标数量；确定目标数量是否大于数量阈值；以及，确定目标子检测结果对应的各第二平均频率的第三平均频率；确定第三平均频率是否大于预设的电源的工作频率；若目标数量大于数量阈值、且第三平均频率大于电源的工作频率，则得到表征电源处于非健康状态的检测结果，否则得到表征电源处于健康状态的检测结果。[0118] 在一些实施方式中，数量阈值可以为目标子检测结果的第三数量的预设比例，预设比例例如为80%。即若第三数量为10，则数量阈值为8。也就是说，当第三数量的目标子检测结果中，80%的目标子检测结果表征电源处于异常状态、且第三数量的目标子检测结果对应的第三数量的第二平均频率的第三平均频率大于预设的电源的工作频率，则确定电源处于非健康状态。[0119] 由于电源故障通常是一段时间累积的结果，而不是突发性的。并且预设的电源的工作频率是电源处于健康状态时的工作频率，当电源出现故障时，其工作频率往往会升高。基于此，本发明的一些实施例中，首先根据每个第一声波特征进行第一检测得到子检测结果；然后根据多个目标子检测结果进行第二检测，并在第二检测中，一方面统计表征电源处于异常状态的目标子检测结果的数量，基于该数量进行检测；另一方面基于电源的工作频率进行检测。由此，多重检测相结合，提升了检测结果的准确性。[0120] 考虑到机器学习模型具有强大的算力，且具有人为无法干预的特性。基于此，在一些实施方式中，上述步骤S3034可以包括：通过预先训练的检测模型，根据目标子检测结果进行电源检测，得到电源状态的检测结果。[0121] 具体的，将各目标子检测结果输入预先训练的检测模型中进行状态检测，得到电源的健康状态的检测结果。其中，检测模型可以是预先基于多个训练样本进行迭代训练得到的，每个训练样本可以包括多个训练子检测结果，训练样本的标签可以是多个训练子检测结果对应的电源健康状态。多个训练子检测结果的获取过程，与前述多个目标子检测结果的获取过程相同，可参见前文的相关描述。对于检测模型的具体训练过程本发明中不做具体限定，可参考相关技术。[0122] 本实施例提供的电源健康状态检测方法中，首先根据每个第一声波特征进行第一检测得到子检测结果；然后根据多个目标子检测结果进行第二检测，得到检查结果。通过双重检测，极大的提升了检测结果的准确性。[0123] 在本实施例中提供了一种电源健康状态检测方法，可用于上述的计算机设备，如手机、平板电脑、台式计算机、便携式笔记本、服务器等，图4是根据本发明实施例的电源健康状态检测方法的流程图，如图4所示，该流程包括如下步骤：[0124] 步骤S401，在电源电路的供电模块处于关闭状态的情况下，通过声波传感器采集电源电路的噪声声波；电源电路包括声波传感器和供电模块，供电模块包括磁性器件。[0125] 考虑到在实际应用中，由于电源电路中的外围电路在工作的过程中也会产生声波，但是该声波对于检测电源的健康状态的帮助不大。为了避免该声波对磁性器件所产生的声波信号造成干扰，而影响电源健康状态的检测结果，本发明中将外围电路产生的声波称为噪声声波，并在电源电路的供电模块处于关闭状态的情况下，通过声波传感器采集电源电路的噪声声波，已在后续基于该噪声声波的第二声波特征对。[0126] 步骤S402，提取噪声声波的第二声波特征。[0127] 具体的，确定噪声声波的声波频率，并将噪声声波的声波频率确定为噪声声波的第二声波特征。[0128] 步骤S403，通过声波传感器采集电源电路中的第一声波信号；第一声波信号是磁性器件在供电模块处于供电状态时产生的；[0129] 步骤S404，提取第一声波信号的第一声波特征。[0130] 步骤S403和步骤S404的具体实现过程，可参见前文的相关描述，重复之处这里不再赘述。[0131] 步骤S405，根据预先获取的噪声声波的第二声波特征，对第一声波特征进行校正处理，得到校正声波特征。[0132] 在一些实施方式中，可以根据校正函数，基于第二声波特征对第一声波特征进行校正处理，得到校正声波特征。在另一些实施方式中，可以根据预设的权重系数，对第二声波特征和第一声波特征进行加权处理，得到校正声波特征。对于校正处理的具体实现方式，本发明中不做具体限定，其可以在实际应用中根据需要自行设定。[0133] 步骤S406，根据校正声波特征，对电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果。[0134] 步骤S406的实现过程与前述步骤S303的实现过程相同，可参见前文的相关描述，重复之处这里不再赘述。[0135] 本实施提供的电源健康状态检测方法，通过预先提取电源电路中噪声信号的第二声波特征，并根据第二声波特征对第一声波特征校正处理后，根据校正声波特征对电源的健康状态进行检测处理，极大的降低了噪声声波的干扰，保障了检测结果的准确性。[0136] 在本实施例中提供了一种电源健康状态检测方法，可用于上述的计算机设备，如手机、平板电脑、台式计算机、便携式笔记本、服务器等，图5是根据本发明实施例的电源健康状态检测方法的流程图，如图5所示，该流程包括如下步骤：[0137] 步骤S501，获取电源电路中目标器件的属性信息。[0138] 在一些实施方式中，可以接收上位机发送的电源电路中目标器件的属性信息。目标器件的属性信息可以包括以下至少一个：磁性器件的结构参数、电源电路包括的电路板的尺寸信息、供电模块中除磁性器件之外的各环路器件的参数信息。其中，磁性器件的结构参数可以包括磁性器件的工作频率、尺寸信息、材料信息、安装位置等。在一些实施方式中，供电模块的环路器件可以包括电容、晶体管等。相应的，环路器件的参数信息可以包括电容的容值、晶体管的寄生参数（例如阻值等）等。[0139] 步骤S502，根据属性信息确定目标器件的漂移参数。[0140] 具体的，获取属性信息中的属性值，根据预设的误差比例，确定各属性值的漂移范围；将各漂移范围确定为目标器件的漂移参数。[0141] 其中，根据预设的误差比例，确定各属性值的波动范围，可以包括：针对每个属性值，将属性值与预设的误差比例相乘，得到误差值；将属性值与误差值相减，得到最小漂移值；将属性值与误差值相加，得到最大漂移值；将最小漂移值与最大漂移值组成的范围，确定为相应属性值的漂移范围。[0142] 属性信息中的属性值可以包括磁性器件的工作频率、磁性器件的尺寸信息、电容的容值、晶体管的阻值等。以磁性器件的工作频率为例进行说明，可以将磁性器件的工作频率与预设的误差比例相乘，得到误差值；将磁性器件的工作频率与误差值相减，得到最小漂移频率；将磁性器件的工作频率与误差值相加，得到最大漂移频率；将最小漂移频率与最大漂移频率组成的范围，确定为磁性器件的工作频率的漂移范围。[0143] 步骤S503，根据漂移参数确定高频阈值和低频阈值。[0144] 具体的，将各漂移参数输入传递函数中进行预设处理，得到磁性器件对应的高频阈值和低频阈值。其中，传递函数可以随目标器件的不同而不同，传递函数的具体形式可以在实际应用中根据需要自行设定。[0145] 步骤S504，通过声波传感器采集电源电路中的第一声波信号；电源电路包括声波传感器和供电模块，供电模块包括磁性器件；第一声波信号是磁性器件在供电模块处于供电状态时产生的；[0146] 步骤S505，根据第一声波信号、高频阈值和低频阈值，对电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果。[0147] 其中，高频阈值和低频阈值用于前文描述的第一检测，步骤S504和步骤S505的具体实现方式，均可参见前文的相关描述，重复之处这里不再赘述。[0148] 本实施例提供的电源健康状态检测方法，通过获取电源电路中目标器件的属性信息，并根据该属性信息确定目标器件的漂移参数，根据漂移参数确定高频阈值和低频阈值。由此，基于目标器件的参数漂移特性及突变特性，确定高频阈值和低频阈值，保障了高频阈值和低频阈值的准确性；进而保障了后续检测处理的准确性。[0149] 在本实施例中还提供了一种电源电路，如图6所示，该电源电路包括：健康管理模块601、声波传感器602、供电模块603和信号处理模块604；供电模块603包括磁性器件6031；[0150] 磁性器件6031，用于在供电模块603处于供电状态时，产生第一声波信号；[0151] 声波传感器602，用于采集磁性器件6031产生的第一声波信号；[0152] 信号处理模块604，其输入端与声波传感器602相连，其输出端与健康管理模块601相连，用于提取第一声波信号的第一声波特征；[0153] 健康管理模块601，分别与供电模块603和信号处理模块604相连，用于根据第一声波信号对电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果。[0154] 需要指出的是，图6中的虚线表示声波传感器602采集磁性器件6031产生的第一声波信号。[0155] 本实施例提供的电源电路中，通过声波传感器采集供电模块中磁性器件产生的第一声波信号，通过信号处理模块提取第一声波信号的第一声波特征，并由电源管理模块根据第一声波特征对电源电路所属电源的健康状态进行检测。一方面，由于检测参数只有第一声波特征，因此减少了检测参数的类型，降低了检测的处理难度。另一方面，只是在供电模块的外围增设了声波传感器，而并未在供电模块中添加多个器件，因此，避免了因添加多个器件而带来的不可靠的检测因素，在保障了供电模块的原有结构的基础上，实现了电源健康状态的准确检测。[0156] 在一些实施方式中，如图7所示，信号处理模块604还包括声波滤波器6041、功率放大器6042、特征提取模块6043和模数转换器6044；声波滤波器6041的输入端与声波传感器602相连，声波滤波器6041的输出端与功率放大器6042的输入端相连，功率放大器6042的输出端与特征提取模块6043的输入端相连，特征提取模块6043的输出端与模数转换器6044的输入端相连，模数转换器6044的输出端与健康管理模块601相连。[0157] 声波滤波器6041，用于对第一声波信号进行预处理，得到第二声波信号；以及对第二声波信号进行滤波处理，得到第三声波信号；[0158] 功率放大器6042，用于对第三声波信号进行放大处理，得到目标声波信号；[0159] 特征提取模块6043，用于对目标声波信号进行特征提取处理，得到第一声波特征；[0160] 模数转换器6044，用于对第一声波特征进行模数转换，并将转换后的第一声波特征发送给健康管理模块。[0161] 在一些实施方式中，电源电路还可以包括：通信模块605，通信模块605分别与健康管理模块601和上位机相连；[0162] 健康管理模块601，还用于通过通信模块605将检测结果发送给上位机，以及通过通信模块605接收上位机发送的电源电路中目标器件的属性信息等。[0163] 在一些实施方式中，如图7所示，供电模块603还可以包括第一电容6032、第二电容6033、第一晶体管6034和第二晶体管6035。其中，第一电容6032的一端与输入正相连，第一电容6032的另一端与回路负相连。第二电容6033的一端与输入负相连，第二电容6033的另一端与回路负相连。第一晶体管6034的栅极与健康管理模块601相连，第一晶体管6034的源极与回路负相连，第一晶体管6034的漏极与磁性器件6031的一端及第二晶体管6035的源极相连。第二晶体管6035的栅极与健康管理模块601相连，第二晶体管6035的漏极与输入负相连。磁性器件6031的另一端与输入正相连。其中，第一晶体管6034和第二晶体管6035可以是金属—氧化物—半导体（MetalOxideSemiconductor，MOS）场效应晶体管，比如N沟道金属—氧化物—半导体场效应晶体管，即NMOS管；或者P沟道金属—氧化物—半导体场效应晶体管，即PMOS管。对于第一晶体管6034和第二晶体管6035的具体类型，可以在实际应用中根据需要自行设定，对此本发明中不做具体限定。[0164] 需要指出的是，图7仅用于示例而不用于限定，供电模块的具体结构可以在实际应用中根据需要自行设定，对此本发明中不做具体限定。[0165] 本实施例提供的电源电路中，通过声波传感器采集供电模块中磁性器件产生的第一声波信号，通过信号处理模块提取第一声波信号的第一声波特征，并由健康管理模块根据第一声波信号对电源电路所属电源的健康状态进行检测。一方面，由于检测参数只有第一声波特征，因此减少了检测参数的类型，降低了检测的处理难度。另一方面，只是在供电模块的外围增设了声波传感器，而并未在供电模块中添加多个器件，因此，避免了因添加多个器件而带来的不可靠的检测因素，在保障了供电模块的原有结构的基础上，实现了电源健康状态的准确检测。[0166] 在本实施例中还提供了一种电源健康状态检测装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。[0167] 本实施例提供一种电源健康状态检测装置，如图8所示，包括：[0168] 采集模块801，用于通过声波传感器采集电源电路中的第一声波信号；电源电路包括声波传感器和供电模块，供电模块包括磁性器件；第一声波信号是磁性器件在供电模块处于供电状态时产生的；[0169] 第一提取模块802，用于提取第一声波信号的第一声波特征；[0170] 检测模块803，用于根据第一声波特征，对电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果。[0171] 在一些可选的实施方式中，该装置还包括：第二提取模块；[0172] 采集模块801，还用于在供电模块处于关闭状态的情况下，通过声波传感器采集电源电路的噪声声波；[0173] 第二提取模块，用于提取噪声声波的第二声波特征。[0174] 在一些可选的实施方式中，该装置包括：[0175] 获取模块，用于获取电源电路中目标器件的属性信息；[0176] 第一确定模块，用于根据属性信息确定目标器件的漂移参数；[0177] 第二确定模块，用于根据漂移参数确定高频阈值和低频阈值。[0178] 相应的，检测模块803用于根据第一声波特征、高频阈值和低频阈值，对电源电路所属电源的健康状态进行检测处理，得到检测结果。[0179] 本申请实施例提供的电源健康状态检测装置，通过声波传感器采集供电模块中磁性器件产生的第一声波信号，并根据提取的第一声波信号的第一声波特征对电源电路所属电源的健康状态进行检测。一方面，由于检测参数只有第一声波特征，因此减少了检测参数的类型，降低了检测的处理难度。另一方面，只是在供电模块的外围增设了声波传感器，而并未在供电模块中添加多个器件，因此，避免了因添加多个器件而带来的不可靠的检测因素，在保障了供电模块的原有结构的基础上，实现了电源健康状态的准确检测。[0180] 上述各个模块和单元的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。[0181] 本实施例中的电源健康状态检测装置是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指ASIC（ApplicationSpecificIntegratedCircuit，专用集成电路）电路，执行一个或多个软件或固定程序的处理器和存储器，和/或其他可以提供上述功能的器件。[0182] 本发明实施例还提供一种计算机设备，具有上述图8所示的电源健康状态检测装置。[0183] 请参阅图9，图9是本发明可选实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，如图9所示，该计算机设备包括：一个或多个处理器10、存储器20，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相通信连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在计算机设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在一些可选的实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个计算机设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图9中以一个处理器10为例。[0184] 处理器10可以是中央处理器，网络处理器或其组合。其中，处理器10还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路，可编程逻辑器件或其组合。上述可编程逻辑器件可以是复杂可编程逻辑器件，现场可编程逻辑门阵列，通用阵列逻辑或其任意组合。[0185] 其中，所述存储器20存储有可由至少一个处理器10执行的指令，以使所述至少一个处理器10执行实现上述实施例示出的方法。[0186] 存储器20可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器20可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些可选的实施方式中，存储器20可选包括相对于处理器10远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。[0187] 存储器20可以包括易失性存储器，例如，随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如，快闪存储器，硬盘或固态硬盘；存储器20还可以包括上述种类的存储器的组合。[0188] 该计算机设备还包括输入装置30和输出装置40。处理器10、存储器20、输入装置30和输出装置40可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。[0189] 输入装置30可接收输入的数字或字符信息，以及产生与该计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等。输出装置40可以包括显示设备、辅助照明装置（例如，LED）和触觉反馈装置（例如，振动电机）等。上述显示设备包括但不限于液晶显示器，发光二极管，显示器和等离子体显示器。在一些可选的实施方式中，显示设备可以是触摸屏。[0190] 本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，上述根据本发明实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可记录在存储介质，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程存储介质或非暂时机器可读存储介质中并将被存储在本地存储介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件的存储介质上的这样的软件处理。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体、随机存储记忆体、快闪存储器、硬盘或固态硬盘等；进一步地，存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件，当软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现上述实施例示出的方法。[0191] 本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。本领域技术人员应能理解，计算机程序指令在计算机可读介质中的存在形式包括但不限于源文件、可执行文件、安装包文件等，相应地，计算机程序指令被计算机执行的方式包括但不限于：该计算机直接执行该指令，或者该计算机编译该指令后再执行对应的编译后程序，或者该计算机读取并执行该指令，或者该计算机读取并安装该指令后再执行对应的安装后程序。在此，计算机可读介质可以是可供计算机访问的任意可用的计算机可读存储介质或通信介质。[0192] 虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。