1.一种设备异常检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测设备的时域数据，所述时域数据表征所述待检测设备发送数据的时间序列；所述待检测设备为周期性发送数据的设备；

采用预设的时间滑窗在所述时间序列上滑动，获取每个时间滑窗内的时域数据；

对每个时间滑窗内的时域数据进行变换，得到每个时间滑窗内的频域数据；所述频域数据中包括：至少一种倍频的幅值和相位；

将各个时间滑窗内的频域数据输入预设的LSTM模型，获取所述待检测设备时域数据中的异常时间段。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各个时间滑窗内的频域数据输入预设的LSTM模型，获取所述待检测设备时域数据中的异常时间段，包括：根据各个时间滑窗内的频域数据，生成至少一种倍频的幅值序列和相位序列；

将各种倍频的幅值序列和相位序列输入预设的LSTM模型，获取所述待检测设备时域数据中的异常时间段。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述异常时间段为对应的频域数据存在异常的时间滑窗，或者时间滑窗内存在异常的时间区间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述异常时间段为对应的频域数据存在异常的时间滑窗的情况下，所述将各个时间滑窗内的频域数据输入预设的LSTM模型，获取所述待检测设备时域数据中的异常时间段之后，还包括：针对所述时域数据中的每个时间区间，获取包括所述时间区间的多个时间滑窗；所述时间区间的长度等于所述时间滑窗每次滑动的步长；

获取所述多个时间滑窗中存在异常的时间滑窗的数量；

在所述数量与包括时间区间的时间滑窗总数量的比值大于预设比例时，确定所述时间区间为存在异常的时间区间。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测设备的时域数据之前，还包括：获取初始的LSTM模型；

获取待检测设备的样本数据，所述样本数据包括：所述待检测设备的时域数据样本、所述时域数据样本中的异常时间段和非异常时间段；

采用所述样本数据对所述初始的LSTM模型进行训练，得到所述预设的LSTM模型。

6.一种设备异常检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测设备的时域数据，所述时域数据表征所述待检测设备发送数据的时间序列；所述待检测设备为周期性发送数据的设备；

所述获取模块，还用于采用预设的时间滑窗在所述时间序列上滑动，获取每个时间滑窗内的时域数据；

变换模块，用于对每个时间滑窗内的时域数据进行变换，得到每个时间滑窗内的频域数据；所述频域数据中包括：至少一种倍频的幅值和相位；

输入模块，用于将各个时间滑窗内的频域数据输入预设的LSTM模型，获取所述待检测设备时域数据中的异常时间段。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：确定模块；

在所述异常时间段为对应的频域数据存在异常的时间滑窗的情况下，所述获取模块，还用于针对所述时域数据中的每个时间区间，获取包括所述时间区间的多个时间滑窗；所述时间区间的长度等于所述时间滑窗每次滑动的步长；

所述获取模块，还用于获取所述多个时间滑窗中存在异常的时间滑窗的数量；

所述确定模块，用于在所述数量与包括时间区间的时间滑窗总数量的比值大于预设比例时，确定所述时间区间为存在异常的时间区间。

8.一种设备异常检测装置，其特征在于，包括：

存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5中任一所述的设备异常检测方法。

9.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的设备异常检测方法。

10.一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行一种设备异常检测方法，所述方法包括：获取待检测设备的时域数据，所述时域数据表征所述待检测设备发送数据的时间序列；所述待检测设备为周期性发送数据的设备；

采用预设的时间滑窗在所述时间序列上滑动，获取每个时间滑窗内的时域数据；

对每个时间滑窗内的时域数据进行变换，得到每个时间滑窗内的频域数据；所述频域数据中包括：至少一种倍频的幅值和相位；

将各个时间滑窗内的频域数据输入预设的LSTM模型，获取所述待检测设备时域数据中的异常时间段。