1.一种零点故障检测方法，其特征在于，包括：获取待检测称重传感器测得的状态统计量；

将所述状态统计量输入预先构建的检测模型中，判断所述状态统计量是否处于该状态统计量的预设控制限范围内；

若是，则判定所述待检测称重传感器发生故障，并进行报警；

若否，则判定所述待检测称重传感器正常，并根据所述状态统计量对所述预先构建的检测模型进行参数更新；

所述状态统计量包括平方预测误差、霍特林统计量、霍金斯统计量和主元相关变量残差统计量；

所述判断所述状态统计量是否处于该状态统计量的预设控制限范围内的步骤包括：根据所述平方预测误差、霍特林统计量、霍金斯统计量和主元相关变量残差统计量，判断所述状态统计量是否处于该状态统计量的预设控制限范围内；

当所述平方预测误差处于第一平方预测误差控制限范围内，所述霍特林统计量处于第一霍特林统计量控制限范围内，且所述霍金斯统计量处于预设霍金斯统计量约束范围内或主元相关变量残差统计量处于预设主元相关变量残差统计量约束范围内时，判定所述状态统计量处于该状态统计量的预设控制限范围内；

或者，当所述平方预测误差处于第一平方预测误差控制限范围内，所述霍特林统计量处于第二霍特林统计量控制限范围内，且所述霍金斯统计量处于预设霍金斯统计量约束范围内和主元相关变量残差统计量处于预设主元相关变量残差统计量约束范围内时，判定所述状态统计量处于该状态统计量的预设控制限范围内；

或者，当所述平方预测误差处于第二平方预测误差控制限范围内，所述霍特林统计量处于第一霍特林统计量控制限范围内，且所述霍金斯统计量处于预设霍金斯统计量约束范围内和主元相关变量残差统计量处于预设主元相关变量残差统计量约束范围内时，判定所述状态统计量处于该状态统计量的预设控制限范围内；

通过公式：

判断所述状态统计量是否处于该状态统计量的预设控制限范围内，其中，E为预先构建2

的检测模型，SPE为平方预测误差，SPEα为平方预测误差的控制限，T 为霍特林统计量，Tα为霍特林统计量的控制限， 为霍金斯统计量，TH，α为霍金斯统计量的控制限，PVR为主元相关变量残差统计量，PVRα为主元相关变量残差统计量的控制限。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一平方预测误差控制限范围为所述平方预测误差超过所述平方预测误差的控制限，所述第一霍特林统计量控制限范围为所述霍特林统计量超过所述霍特林统计量的控制限，所述霍金斯统计量预设约束范围为所述霍金斯统计量超过所述霍金斯统计量的控制限，所述主元相关变量残差统计量预设约束范围为所述主元相关变量残差统计量超过所述主元相关变量残差统计量的控制限；

所述当所述平方预测误差处于第一平方预测误差控制限范围内，所述霍特林统计量处于第一霍特林统计量控制限范围内，且所述霍金斯统计量处于预设霍金斯统计量约束范围内或主元相关变量残差统计量处于预设主元相关变量残差统计量约束范围内时，判定所述状态统计量处于该状态统计量的预设控制限范围内的步骤，包括：当所述平方预测误差超过所述平方预测误差的控制限，所述霍特林统计量超过所述霍特林统计量的控制限，且所述霍金斯统计量超过所述霍金斯统计量的控制限或所述主元相关变量残差统计量超过所述主元相关变量残差统计量的控制限时，判定所述状态统计量处于该状态统计量的预设控制限范围内。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二霍特林统计量控制限范围为所述霍特林统计量未超过所述霍特林统计量的控制限；

所述当所述平方预测误差处于第一平方预测误差控制限范围内，所述霍特林统计量处于第二霍特林统计量控制限范围内，且所述霍金斯统计量处于预设霍金斯统计量约束范围内和主元相关变量残差统计量处于预设主元相关变量残差统计量约束范围内时，判定所述状态统计量处于该状态统计量的预设控制限范围内的步骤，包括：当所述平方预测误差超过所述平方预测误差的控制限，所述霍特林统计量未超过所述霍特林统计量的控制限，且所述霍金斯统计量超过所述霍金斯统计量的控制限和所述主元相关变量残差统计量超过所述主元相关变量残差统计量的控制限时，判定所述状态统计量处于该状态统计量的预设控制限范围内。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二平方预测误差控制限范围为所述平方预测误差未超过所述平方预测误差的控制限；

所述当所述平方预测误差处于第二平方预测误差控制限范围内，所述霍特林统计量处于第一霍特林统计量控制限范围内，且所述霍金斯统计量处于预设霍金斯统计量约束范围内和主元相关变量残差统计量处于预设主元相关变量残差统计量约束范围内时，判定所述状态统计量处于该状态统计量的预设控制限范围内的步骤，包括：当所述平方预测误差未超过所述平方预测误差的控制限，所述霍特林统计量超过所述霍特林统计量的控制限，且所述霍金斯统计量超过所述霍金斯统计量的控制限和所述主元相关变量残差统计量超过所述主元相关变量残差统计量的控制限时，判定所述状态统计量处于该状态统计量的预设控制限范围内。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括构建所述预先构建的检测模型的步骤，该步骤包括：

根据初始主元模型和原始数据集构建递推主元模型；

根据所述递推主元模型，计算得出所述平方预测误差、霍特林统计量、霍金斯统计量和主元相关变量残差统计量，以及所述平方预测误差、霍特林统计量、霍金斯统计量和主元相关变量残差统计量的控制限；

根据所述平方预测误差、霍特林统计量、霍金斯统计量和主元相关变量残差统计量，以及所述平方预测误差、霍特林统计量、霍金斯统计量和主元相关变量残差统计量的控制限得到所述预先构建的检测模型。

6.一种零点故障检测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待检测称重传感器测得的状态统计量；

判断模块，用于将所述状态统计量输入预先构建的检测模型中，判断所述状态统计量是否处于该状态统计量的预设控制限范围内；

若是，则判定所述待检测称重传感器发生故障，并进行报警；

若否，则判定所述待检测称重传感器正常，并根据所述状态统计量对所述预先构建的检测模型进行参数更新；

所述判断模块用于：

根据平方预测误差、霍特林统计量、霍金斯统计量和主元相关变量残差统计量，判断所述状态统计量是否处于该状态统计量的预设控制限范围内；

当所述平方预测误差处于第一平方预测误差控制限范围内，所述霍特林统计量处于第一霍特林统计量控制限范围内，且所述霍金斯统计量处于预设霍金斯统计量约束范围内或主元相关变量残差统计量处于预设主元相关变量残差统计量约束范围内时，判定所述状态统计量处于该状态统计量的预设控制限范围内；

或者，当所述平方预测误差处于第一平方预测误差控制限范围内，所述霍特林统计量处于第二霍特林统计量控制限范围内，且所述霍金斯统计量处于预设霍金斯统计量约束范围内和主元相关变量残差统计量处于预设主元相关变量残差统计量约束范围内时，判定所述状态统计量处于该状态统计量的预设控制限范围内；

或者，当所述平方预测误差处于第二平方预测误差控制限范围内，所述霍特林统计量处于第一霍特林统计量控制限范围内，且所述霍金斯统计量处于预设霍金斯统计量约束范围内和主元相关变量残差统计量处于预设主元相关变量残差统计量约束范围内时，判定所述状态统计量处于该状态统计量的预设控制限范围内；

通过公式：

判断所述状态统计量是否处于该状态统计量的预设控制限范围内，其中，E为预先构建2

的检测模型，SPE为平方预测误差，SPEα为平方预测误差的控制限，T 为霍特林统计量，Tα为霍特林统计量的控制限， 为霍金斯统计量，TH，α为霍金斯统计量的控制限，PVR为主元相关变量残差统计量，PVRα为主元相关变量残差统计量的控制限。

7.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器及存储有计算机指令的非易失性存储器，所述计算机指令被所述处理器执行时，所述计算机设备执行权利要求1‑5中任意一项所述的零点故障检测方法。

8.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序运行时控制所述可读存储介质所在计算机设备执行权利要求1‑5中任意一项所述的零点故障检测方法。