柱塞泵的故障诊断装置、系统及挖掘机的制作方法

本申请涉及柱塞泵技术领域，特别涉及一种柱塞泵的故障诊断装置、系统及挖掘机。

背景技术：

柱塞泵是挖掘机中液压系统的一个重要装置，它依靠柱塞在缸体中往复运动，使密封工作容腔的容积发生变化来实现吸油、压油，柱塞泵是否能正常运转决定着挖掘机能否正常工作。

现有的，对于柱塞泵的故障检测只能通过人工基于经验或者摸排情况来确定故障原因和故障部位。

因此，现有的柱塞泵的故障诊断方式存在诊断效率低的问题。

技术实现要素：

本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种柱塞泵的故障诊断装置、系统及挖掘机，可以提高柱塞泵的故障诊断效率。

为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种柱塞泵的故障诊断装置，包括：振动加速度传感器、处理器及通信单元；

振动加速度传感器安装在柱塞泵上，且与处理器电连接；通信单元与处理器连接；

振动加速度传感器，用于采集柱塞泵工作时的振动信号，并将采集到的振动信号传输给处理器；

处理器，用于通过通信单元向控制设备发送振动信号，以使控制设备根据振动信号获取柱塞泵的故障参数，故障参数包括下述至少一种：是否发生故障、故障类型。

可选地，装置还包括：报警器，报警器与处理器电连接。

可选地，报警器包括声音报警器和/或灯光报警器。

可选地，振动加速度传感器包括多个，多个振动加速度传感器分别设于柱塞泵的不同位置上。

可选地，装置还包括第一显示屏；第一显示屏与处理器电连接，用于显示柱塞泵的故障参数。

第二方面，本申请实施例提供了一种柱塞泵的故障诊断系统，包括：包括上述第一方面的柱塞泵的故障诊断装置和控制设备；

控制设备，用于接收故障诊断装置发送的振动信号；根据振动信号获取柱塞泵的故障参数，并向故障诊断装置发送故障参数，故障参数包括下述至少一种：是否发生故障、故障类型。

可选地，控制设备包括显示屏。

可选地，控制设备，还用于在故障参数指示柱塞泵发生故障时，向柱塞泵的故障诊断装置发送告警信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种挖掘机，包括上述第一方面的柱塞泵的故障诊断装置，振动加速度传感器安装在挖掘机中的柱塞泵上。

可选地，若上述故障诊断装置包括报警器，报警器设于挖掘机的仪表盘上。

本申请的有益效果是：

本申请实施例提供的一种柱塞泵的故障诊断装置、系统及挖掘机中，该装置可以包括：振动加速度传感器、处理器及通信单元，其中，振动加速度传感器安装在柱塞泵上，且与处理器电连接；通信单元与处理器连接；振动加速度传感器，用于采集柱塞泵工作时的振动信号，并将采集到的振动信号传输给处理器；处理器，用于通过通信单元向控制设备发送振动信号，以使控制设备根据振动信号获取柱塞泵的故障参数，故障参数包括下述至少一种：是否发生故障、故障类型，应用本申请实施例可以快速检测柱塞泵是否发生故障，而无需人工进行排查，提高了故障诊断效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种柱塞泵的故障诊断装置的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种柱塞泵的故障诊断装置的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的一种柱塞泵的故障诊断系统的架构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种柱塞泵故障诊断方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的另一种柱塞泵故障诊断方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的又一种柱塞泵故障诊断方法的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的另一种柱塞泵故障诊断方法的流程示意图；

图8为本申请实施例提供的又一种柱塞泵故障诊断方法的流程示意图；

图9为本申请实施例提供的另一种柱塞泵故障诊断方法的流程示意图；

图10为本申请实施例提供的一种柱塞泵的故障诊断设备的功能模块示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

图1为本申请实施例提供的一种柱塞泵的故障诊断装置的结构示意图。其中，柱塞泵是液压系统的一个重要装置，可以包括配流盘、柱塞、斜盘、滑靴等多个零件，柱塞泵依靠柱塞在缸体中往复运动，使密封工作容腔的容积发生变化来实现吸油、压油，该柱塞泵可以用于挖掘机等设备，本申请在此不作限定。如图1所示，该柱塞泵的故障诊断装置100，包括：振动加速度传感器110、处理器120及通信单元130。振动加速度传感器110安装在柱塞泵上，且与处理器120电连接；通信单元130与处理器120连接；振动加速度传感器110，用于采集柱塞泵工作时的振动信号，并将采集到的振动信号传输给处理器120；处理器120，用于通过通信单元130向控制设备发送振动信号，以使控制设备(图中未示出)根据振动信号获取柱塞泵的故障参数，故障参数包括下述至少一种：是否发生故障、故障类型。

其中，上述振动加速度传感器可以基于电动式、电容式、电感式传感器等实现，本申请在此不作限定，根据实际的应用场景可以灵活选择，而实际在对柱塞泵进行监测时，则可以将振动加速度传感器安装在柱塞泵上，通过振动加速度传感器采集柱塞泵工作时的振动信号，并将该振动信号发送给处理器，处理器则通过通信单元向外部控制设备发送该振动信号，控制设备在接收到该振动信号后，依据不同工况下柱塞泵的振动信号不同的原理，则可以根据该振动信号来获取柱塞泵的故障参数。

可选地，根据柱塞泵是否发生故障，该故障参数可以包括一种或多种，若柱塞泵未发生故障，则故障参数可以包括未发生故障的指示信息，而若柱塞泵发生故障，则故障参数可以包括发生故障的指示信息、以及具体的故障类型，其中，故障类型可以表征具体是柱塞泵中的哪个零部件发生故障，比如，可以指示配流盘发生故障，但不以此为限。其中，上述通过控制设备获取柱塞泵的故障参数，将数据的处理过程通过专门的控制设备来实现，可以降低故障诊断装置中对处理器的性能要求，减少故障诊断装置的成本，特别是某应用场景下包括多个柱塞泵的故障诊断装置时，可选地，可以通过一个控制设备对多个柱塞泵的故障诊断装置发送的振动信号进行集中处理，大大减少故障诊断装置的制作成本。

另外，需要说明的是，上述外部设备可以是远程计算机、服务器、处理器等可以进行数据处理的设备，本申请在此不作限定；通信单元可以是gprs通信模块、蓝牙通信模块等等，本申请在此不作限定，根据实际的应用场景可以灵活选择。

此外，控制设备在获取到柱塞泵的故障参数后，那么也可以将该故障参数发送给柱塞泵的故障诊断装置，便于柱塞泵的现场工作人员可以实时知晓柱塞泵的工作状态，特别是若检测到柱塞泵发生故障时，则可以及时进行维修，保证工作效率。

综上，本申请实施例所提供的柱塞泵的故障诊断装置中，可以包括：振动加速度传感器、处理器及通信单元，其中，振动加速度传感器安装在柱塞泵上，且与处理器电连接；通信单元与处理器连接；振动加速度传感器，用于采集柱塞泵工作时的振动信号，并将采集到的振动信号传输给处理器；处理器，用于通过通信单元向控制设备发送振动信号，以使控制设备根据振动信号获取柱塞泵的故障参数，故障参数包括下述至少一种：是否发生故障、故障类型，应用本申请实施例可以实时、快速检测柱塞泵是否发生故障，而无需人工进行排查，提高了故障诊断效率。

图2为本申请实施例提供的另一种柱塞泵的故障诊断装置的结构示意图。可选地，为了使得若检测到柱塞泵发生故障时可以及时进行报警，如图2所示，上述柱塞泵的故障诊断装置还可以包括：报警器150，报警器150与处理器120电连接。通过报警器的设置可以在检测到柱塞泵发生故障时，通过报警器进行报警以及时提醒现场的工作人员进行维修，保证柱塞泵的工作效率。

其中，需要说明的是，触发报警器进行报警的信号可以是控制设备发送给前述处理器的，也可以是处理器根据所接收的故障参数进行判断生成的，本申请在此不作限定，根据实际的应用场景可以灵活设置。

可选地，根据实际的工作场景，上述报警器包括声音报警器和/或灯光报警器。根据实际的应用场景，可以选择设置声音报警器或灯光报警器进行声音报警或灯光报警，当然，若为保证柱塞泵的现场工作人员可以及时接收到报警信号，可以同时设置声音报警器和灯光报警器进行声音和灯光结合报警，本申请在此不作限定，根据实际的应用场景可以灵活设置。

可选地，为了实现对柱塞泵的全面检测，上述振动加速度传感器可以包括多个，多个振动加速度传感器可以分别设于柱塞泵的不同位置上。可选地，可以在柱塞泵的x、y、z方向分别设置一个或多个振动加速度传感器，根据实际的应用场景可以灵活设置，本申请在此不作限定。通过设置多个振动加速度传感器，使得控制设备根据该多个振动加速度传感器采集的柱塞泵工作时的振动信号获取柱塞泵的故障参数时，可以获取到更为准确的故障参数，也即可以获得更为准确的故障诊断结果。

可选地，为了对柱塞泵的故障参数进行直观的显示，实现故障参数可视化，提高用户使用体验，如图2所示，上述柱塞泵的故障诊断装置还可以包括第一显示屏160；第一显示屏160与处理器120电连接，用于显示柱塞泵的故障参数。

当然，本申请在此并不对第一显示屏160的物理设置位置进行限定，可以设置在便于现场工作人员查看的位置。比如，可以设置在柱塞泵上便于工作人员查看的位置，又或者，上述柱塞泵为某设备(比如，挖掘机)的内嵌零件时，那么，可以在挖掘机的驾驶室内设置第一显示屏，便于驾驶人员通过该第一显示屏可以监测柱塞泵的工作状态，但不以此为限，根据实际的应用场景可以灵活设置。

挖掘机成为现代工程施工中必不可少的工程机械之一，柱塞泵是挖掘机中关键零部件之一，它是否能正常运转关乎着挖掘机能否正常工作，如果这个关键零部件突然出现故障，将会延误工程的进行。基于此，本申请实施例提供一种挖掘机，该挖掘机可以包括上述柱塞泵的故障诊断装置，其中，振动加速度传感器安装在挖掘机中的柱塞泵上，应用本申请实施例，使得可以实时检测挖掘机中柱塞泵的工作状态，有效发现挖掘机中柱塞泵的早期故障，即在柱塞泵故障萌芽状态时就能够发现，避免重大故障造成的损失；另外，若检测到发生故障时，还能够对出现故障的部位进行快速定位，便于柱塞泵发生故障时，工作人员可以及时对柱塞泵进行维修，保证挖掘机的工作效率。

当然，需要说明的是，上述柱塞泵的故障诊断装置的应用也并不局限于挖掘机，还可以应用于其他场景，比如，汽车等，应用于其他场景时，可参见上述应用于挖掘机的情况，本申请在此不再赘述。

可选地，若故障诊断装置包括报警器，报警器可以设于挖掘机的仪表盘上。可选地，该报警器可以是灯光报警器，通过在挖掘机的仪表盘上增设报警器，使得当该挖掘机中柱塞泵出现故障时，灯光报警器可以通过长亮或闪烁的方式对驾驶员进行提醒，实现报警，便于及时对柱塞泵进行维修，保证挖掘机的工作效率。

图3为本申请实施例提供的一种柱塞泵的故障诊断系统的架构示意图，通过该柱塞泵的故障诊断系统可以对柱塞泵进行远程故障诊断，如图3所示，该柱塞泵的故障诊断系统可以包括：上述柱塞泵的故障诊断装置100和控制设备220；其中，控制设备220，用于接收故障诊断装置发送的振动信号；根据振动信号获取柱塞泵的故障参数，并向该故障诊断装置发送故障参数，故障参数包括下述至少一种：是否发生故障、故障类型。

其中，对于柱塞泵的故障诊断装置的工作过程可参见前述的相关部分，本申请在此不再赘述。如图3所示，柱塞泵的故障诊断装置100可以通过网络210与控制设备220进行通信，在本申请实施例所提供的柱塞泵的故障诊断系统中，由于控制设备220可以根据柱塞泵的故障诊断装置100发送的振动信号获取柱塞泵的故障参数，实现对柱塞泵的远程故障诊断，因此，相较人工摸排的方式，应用本申请所提供的柱塞泵的故障诊断系统可以无需人工去现场，即可远程对柱塞泵进行故障诊断，提高柱塞泵的故障诊断效率。

当然，需要说明的是，本申请在此并不对柱塞泵的故障诊断系统中所包括的故障诊断装置的数量进行限定，根据实际的应用场景可以包括一个或多个，如图3所示，可以包括3个，若包括多个时，每一柱塞泵的故障诊断装置可以对应一标识，在通过通信单元向控制设备发送振动信号时，可以将其对应的标识携带在振动信号中，便于控制设备在接收到多个故障诊断装置发送的振动信号，可以根据其对应的标识进行区别。

可选地，为了使得系统中工作人员可以直观地观察到各柱塞泵的故障参数，上述控制设备可以包括显示屏，通过该显示屏可以显示柱塞泵的故障参数，如图3所示，特别是所监测的柱塞泵包括多个时，工作人员通过该显示屏可以全方位的监测到多个柱塞泵的工作状态。可选地，该控制设备可以是一上位机，但不以此为限。

可选地，为了使得在监测到某柱塞泵发生故障时，可以及时进行告警，上述控制设备，还用于在故障参数指示柱塞泵发生故障时，向柱塞泵的故障诊断装置发送告警信息，使得柱塞泵的现场工作人员通过该告警信息可以及时对柱塞泵进行维修，保证柱塞泵的工作效率。

当然，需要说明的是，根据实际的应用场景，控制设备除了可以向柱塞泵的故障诊断装置发送告警信息，也可以向相关的工作人员发送告警信息，比如，可以向工作人员发送短信以提醒工作人员。

图4为本申请实施例提供的一种柱塞泵故障诊断方法的流程示意图，该方法可以前述系统中的控制设备，如图4所示，该方法可以包括：

s110、接收故障诊断装置发送的振动信号，该振动信号为故障诊断装置中振动加速度传感器采集的柱塞泵工作时的振动信号。

s120、将振动信号输入柱塞泵故障预测模型，输出故障参数。

其中，故障参数包括下述至少一种：是否发生故障、故障类型，柱塞泵故障预测模型根据多个标注有故障参数的训练样本数据训练获取。

其中，训练获取的柱塞泵故障预测模型可以用于对故障诊断装置发送的振动信号进行处理，输出该振动信号对应的故障参数，通过该故障参数可以确定所监测的柱塞泵是否发生故障，以及发生故障时所对应的故障参数，实现对柱塞泵的远程、自动故障诊断，加快故障诊断的效率，使得可以将故障消灭在萌芽状态，给工作人员预留了缓冲时间，也让维护保养工作更加科学高效，降低柱塞泵故障对施工的影响。

图5为本申请实施例提供的另一种柱塞泵故障诊断方法的流程示意图。可选地，如图5所示，上述方法包括：

s210、获取多个标注有故障参数的训练样本数据。

s220、根据训练数据集，训练获取柱塞泵故障预测模型。

其中，训练样本数据可以包括发生故障时的样本数据以及未发生故障时的样本数据，每个训练样本数据可以标注有故障参数，该故障参数可以包括是否发生故障，而若发生故障，该故障参数进一步还可以包括故障类型，其中，该故障类型可以用于表征故障发生的位置，即可以指示具体是柱塞泵中的哪些零部件发生故障，使得通过该训练样本数据训练获取的柱塞泵故障预测模型用于柱塞泵的故障预测时，可以预测待检测的柱塞泵是否发生故障，以及发生故障的具体位置，相较于人工排查方式的方式，特别是排查人员经验不足时，应用本申请实施例所提供的柱塞泵故障预测模型，一方面可以提高故障诊断的准确性，另一方面可以提高故障诊断效率。

图6为本申请实施例提供的又一种柱塞泵故障诊断方法的流程示意图。可选地，如图6所示，上述将振动信号输入柱塞泵故障预测模型，输出故障参数的过程可参见下述的有关内容，该步骤可以包括：

s310、提取振动信号对应的特征向量。

s320、根据支持向量机算法，输出特征向量对应的故障参数。

其中，振动信号对应的特征向量可以表征振动信号的特征信息，该特征信息可以通过变分模态分解等算法来提取，本申请在此不作限定。支持向量机(supportvectormachine，svm)是一种机器学习方法，通过采用合适的核函数可以将非线性分类空间的数据投射到高维线性分类空间之中，其具有强大的非线性分类能力，因此，本申请在提取到某待检测振动信号对应的特征向量后，可以将该特征向量输入到柱塞泵故障预测模型中，通过支持向量机算法对该特征向量进行分类，通过分类结果确定该特征向量对应的故障参数，也即确定柱塞泵是否发生故障，以及发生故障时，具体的故障类型。

图7为本申请实施例提供的另一种柱塞泵故障诊断方法的流程示意图。可选地，如图7所示，上述提取振动信号对应的特征向量，包括：

s410、根据变分模态分解算法提取振动信号对应的模态分量。

s420、采用模糊近似熵算法对模态分量进行量化，获取量化后的特征向量。

其中，变分模态分解(variationalmodedecomposition，vmd)算法是一种自适应、准正交、完全非递归的分解方法，对采样和噪音具有较强的鲁棒性，本申请通过该变分模态分解算法可以将所传入的振动信号分解成多个具有有限带宽的固有模态，并且这些模态绝大部分紧紧围绕在其对应的中心频率周围，可选地，该变分模态分解算法可以是快速变分模态分解算法，根据实际的应用场景可以灵活调节，本申请在此不作限定；而模糊近似熵是在近似熵的基础上引入zadeh的模糊集概念，采用模糊函数界定向量间的相似性，采用模糊近似熵量化故障特征，能够反映出振动信号中包含的特征信息，因此，本申请中基于变分模态分解算法和模糊近似熵算法来提取振动信号中的特征向量，从而为之后的故障预测打下基础，使得所获取的故障参数可以较为准确。

图8为本申请实施例提供的又一种柱塞泵故障诊断方法的流程示意图。

可选地，如图8所示，上述根据支持向量机算法，输出所述特征向量对应的故障参数，包括：

s510、基于支持向量机算法中的预设判别函数，计算该特征向量对应的判别函数值。

s520、根据该特征向量对应的判别函数值和预设函数阈值，输出该特征向量对应的故障参数。

其中，上述判别函数可以是支持向量机算法中的线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、simoid核函数等，本申请在此不作限定，根据实际的应用场景可以灵活选择；预设函数阈值为预设判别函数所对应的预设阈值，通过将特征向量对应的判别函数值与该预设函数阈值进行对比，根据比对结果，可以确定该特征向量所对应的故障参数。比如，预设函数阈值为m，某特征向量对应的判别函数值为y，如果y>m，则判定是柱塞泵中的配流盘发生故障，如果y<m，则判定是柱塞泵中的柱塞发生故障，但不以此为限，本申请在此只是示意性的说明。综上，应用本申请实施例，确定柱塞泵的故障参数时，具有判别方式简单、故障诊断效率高的特点。

图9为本申请实施例提供的另一种柱塞泵故障诊断方法的流程示意图。可选地，如图9所示，上述方法还包括：

s610、根据多个标注有故障参数的训练样本数据，训练确定预设函数阈值。

其中，每一故障参数可对应一预设阈值，比如，配流盘故障可以对应第一预设函数阈值，柱塞故障可以对应第二预设函数阈值、斜盘故障可以对应第三预设函数阈值，则在确定各特征向量对应的故障参数时，即可根据不同的预设函数阈值来确定。需要说明的是，各预设函数阈值可以根据多个标注有故障参数的训练样本数据训练获取，也即，通过训练可以确定不同故障参数所对应的预设函数阈值，使得后续在基于某待检测振动信号对应的特征向量，根据该特征向量对应的判别函数值和预设函数阈值，输出该特征向量对应的故障参数时，可以提高故障诊断的正确率，提高模型的适用场景。

图10为本申请实施例提供的一种柱塞泵的故障诊断设备的功能模块示意图，该设备基本原理及产生的技术效果与前述对应的方法实施例相同，为简要描述，本实施例中未提及部分，可参考方法实施例中的相应内容。如图10所示，该柱塞泵的故障诊断设备300可以包括：接收模块310和输出模块320。

接收模块310，用于接收故障诊断装置发送的振动信号，振动信号为故障诊断装置中振动加速度传感器采集的柱塞泵工作时的振动信号；输出模块320，用于将振动信号输入柱塞泵故障预测模型，输出故障参数，故障参数包括下述至少一种：是否发生故障、故障类型，柱塞泵故障预测模型根据多个标注有故障参数的训练样本数据训练获取。

可选地，输出模块320，具体用于提取振动信号对应的特征向量；根据支持向量机算法，输出所述特征向量对应的故障参数。

可选地，输出模块320，具体用于根据变分模态分解算法提取振动信号对应的模态分量；采用模糊近似熵算法对模态分量进行量化，获取量化后的特征向量。

可选地，输出模块320，具体用于基于支持向量机算法中的预设判别函数，计算特征向量对应的判别函数值；根据特征向量对应的判别函数值和预设函数阈值，输出特征向量对应的故障参数。

可选地，上述柱塞泵的故障诊断设备还包括：确定模块，用于根据多个标注有故障参数的训练样本数据，训练确定所述预设函数阈值。

上述装置用于执行前述实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)，或，一个或多个微处理器(digitalsignalprocessor，简称dsp)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，简称fpga)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称soc)的形式实现。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本申请各个实施例方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(英文：read-onlymemory，简称：rom)、随机存取存储器(英文：randomaccessmemory，简称：ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。以上仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。