1.一种疲劳裂纹识别方法，其特征在于，包括：从待测结构的兰姆波检测信号中提取目标信号，获取所述目标信号的特征参数数据；

对所述特征参数数据进行序贯概率比检验，得到所述待测结构的疲劳裂纹的识别结果。

2.根据权利要求1所述的疲劳裂纹识别方法，其特征在于，所述目标信号为二次谐波信号，所述特征参数数据的获取过程包括:对所述二次谐波信号进行采样，并对采样得到的信号值序列进行分组处理，得到多组检验数据，计算每组检验数据对应的峭度值，得到峭度值序列，将所述峭度值序列作为所述特征参数数据。

3.根据权利要求2所述的疲劳裂纹识别方法，其特征在于，所述峭度值的计算过程包括：

根据公式 计算得到所述峭度值k，其中，w为对应的检验数据的信号值数量，yv为对应的检验数据中序号为v的信号值， 为所述采样得到的信号值序列的均值。

4.根据权利要求1所述的疲劳裂纹识别方法，其特征在于，所述特征参数数据为峭度值序列，所述识别结果的获取过程包括：基于预设疲劳裂纹状态类型，对所述峭度值序列进行序贯概率比检验，得到所述待测结构的第一疲劳裂纹状态类型，将所述第一疲劳裂纹状态类型作为所述识别结果。

5.根据权利要求4所述的疲劳裂纹识别方法，其特征在于，所述预设疲劳裂纹状态类型包括无疲劳裂纹损伤状态和疲劳裂纹损伤状态，所述第一疲劳裂纹状态类型的获取过程包括：

将所述第一疲劳裂纹状态类型为无疲劳裂纹损伤状态作为零假设，将所述第一疲劳裂纹状态类型为疲劳裂纹损伤状态作为备择假设，从所述峭度值序列中依次选取峭度值，并根据公式 计算得到当前选取的峭度值对应的第一似然比参数Δ，直到所述第一似然比参数Δ不属于预设阈值区间时，停止选取峭度值，将所述第一似然比参数Δ与预设阈值进行比较，得到所述第一疲劳裂纹状态类型，其中，P1(k0)和P0(k0)分别为备择假设条件下和零假设条件下对应的先验概率，P1(ke)和P0(ke)分别为备择假设条件下和零假设条件下自变量为ke时的概率密度函数值，r为当前选取的峭度值在所述峭度值序列中的序号值，ke为所述峭度值序列中序号为e的峭度值。

6.根据权利要求5所述的疲劳裂纹识别方法，其特征在于，所述将第一似然比参数Δ与预设阈值进行比较，得到所述第一疲劳裂纹状态类型包括：当所述第一似然比参数Δ满足Δ＜b时，所述第一疲劳裂纹状态类型为无疲劳裂纹损伤状态，当所述第一似然比参数Δ满足Δ＞a时，所述第一疲劳裂纹状态类型为疲劳裂纹损伤状态，其中，第一预设阈值 第二预设阈值 α和β分别表示序贯概率比检验中出现第Ⅰ类错误的概率和出现第Ⅱ类错误的概率。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的疲劳裂纹识别方法，其特征在于，还包括：采用中心频率为2.5Mhz的超声发射探头向所述待测结构发射初始激励信号，得到所述待测结构的兰姆波检测信号。

8.一种疲劳裂纹识别系统，其特征在于，包括处理模块和识别模块；

所述处理模块，用于从待测结构的兰姆波检测信号中提取目标信号，获取所述目标信号的特征参数数据；

所述识别模块，用于对所述特征参数数据进行序贯概率比检验，得到所述待测结构的疲劳裂纹的识别结果。

9.根据权利要求8所述的疲劳裂纹识别系统，其特征在于，所述目标信号为二次谐波信号；

所述处理模块，具体用于对所述二次谐波信号进行采样，并对采样得到的信号值序列进行分组处理，得到多组检验数据，计算每组检验数据对应的峭度值，得到峭度值序列，将所述峭度值序列作为所述特征参数数据。

10.根据权利要求9所述的疲劳裂纹识别系统，其特征在于，所述处理模块包括计算模块；

所述计算模块，用于根据公式 计算得到所述峭度值k，其中，w为对应的检验数据的信号值数量，yv为对应的检验数据中序号为v的信号值， 为所述信号值序列的均值。