1.一种基于后缀树和向量机的故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一振动信号，并通过后缀树算法对所述第一振动信号进行分解，得到第一重复特征波形和第一重复时间序列；

根据所述第一重复特征波形和所述第一重复时间序列确定所述第一振动信号的第一时频特征图，并根据所述第一时频特征图构建训练样本集；

构建支持向量机分类器，所述支持向量机分类器以所述训练样本集作为输入，以所述第一时频特征图对应的故障类型作为输出；

将所述训练样本集输入到所述支持向量机分类器中进行训练，对所述支持向量机分类器的参数进行优化，得到最优参数组合；

根据所述最优参数组合确定分类决策函数，进而根据所述分类决策函数确定待检测的第二振动信号的故障类型。

2.根据权利要求1所述的一种基于后缀树和向量机的故障检测方法，其特征在于，所述通过后缀树算法对所述第一振动信号进行分解，得到第一重复特征波形和第一重复时间序列这一步骤，其具体包括：

通过平均分布或高斯分布对所述第一振动信号进行编码得到第一时域信号；

通过后缀树算法对所述第一时域信号进行分解，得到多个故障波形信息和对应的时刻信息，并根据所述故障波形信息和所述时刻信息构建第一后缀树；

对所述第一后缀树的各个节点进行遍历，获取重复出现的故障波形信息作为第一重复特征波形，并确定所述第一重复特征波形的第一重复时间序列。

3.根据权利要求2所述的一种基于后缀树和向量机的故障检测方法，其特征在于，所述对所述第一后缀树的各个节点进行遍历，获取重复出现的故障波形信息作为第一重复特征波形，并确定所述第一重复特征波形的第一重复时间序列这一步骤，其具体包括：从所述第一后缀树的根节点开始，通过深度优先的嵌套遍历算法对所述第一后缀树的各个节点进行遍历；

获取重复出现的故障波形信息作为第一重复特征波形，并确定所述第一重复特征波形对应的多个时刻信息；

根据所述第一重复特征波形对应的多个时刻信息确定所述第一重复特征波形的第一重复时间序列。

4.根据权利要求1所述的一种基于后缀树和向量机的故障检测方法，其特征在于，所述根据所述第一重复特征波形和所述第一重复时间序列确定所述第一振动信号的第一时频特征图，并根据所述第一时频特征图构建训练样本集这一步骤，其具体包括：根据预设的重复长度范围，对所述第一重复特征波形和所述第一重复时间序列进行归一化处理，得到所述第一振动信号的第一时频特征图；

根据所述第一时频特征图确定训练样本；

获取所述第一振动信号的故障类型，根据所述故障类型生成故障类型标签；

根据所述训练样本和所述故障类型标签构建训练样本集。

5.根据权利要求1所述的一种基于后缀树和向量机的故障检测方法，其特征在于，所述最优参数组合包括：支持向量、支持向量的数量、拉格朗日参数、类别标记、权重因子、尺度、衰减参数、核函数参数以及分类阈值。

6.根据权利要求5所述的一种基于后缀树和向量机的故障检测方法，其特征在于，所述分类决策函数通过下式确定：

其中，f(x)表示分类决策函数，x表示训练样本的特征向量，xi表示支持向量，N表示支持向量xi的数量， 表示拉格朗日参数，yi表示类别标记，Kmix(x，xi)表示支持向量机的核函*

数，b表示分类阈值；

支持向量机的核函数Kmix(x，xi)通过下式确定：其中，δ表示权重因子，0<δ<1，v表示尺度，z表示衰减参数，g表示核函数参数。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的一种基于后缀树和向量机的故障检测方法，其特征在于，所述根据所述分类决策函数确定待检测的第二振动信号的故障类型这一步骤，其具体包括：

通过后缀树算法对待检测的第二振动信号进行分解，得到第二重复特征波形和第二重复时间序列；

根据所述第二重复特征波形和所述第二重复时间序列确定所述第二振动信号的第二时频特征图；

根据所述第二时频特征图确定所述第二振动信号的特征向量；

根据所述第二振动信号的特征向量和所述分类决策函数确定所述第二振动信号的故障类型。

8.一种基于后缀树和向量机的故障检测系统，其特征在于，包括：信号分解模块，用于获取第一振动信号，并通过后缀树算法对所述第一振动信号进行分解，得到第一重复特征波形和第一重复时间序列；

训练样本集构建模块，用于根据所述第一重复特征波形和所述第一重复时间序列确定所述第一振动信号的第一时频特征图，并根据所述第一时频特征图构建训练样本集；

分类器构建模块，用于构建支持向量机分类器，所述支持向量机分类器以所述训练样本集作为输入，以所述第一时频特征图对应的故障类型作为输出；

分类器训练模块，用于将所述训练样本集输入到所述支持向量机分类器中进行训练，对所述支持向量机分类器的参数进行优化，得到最优参数组合；

故障类型检测模块，用于根据所述最优参数组合确定分类决策函数，进而根据所述分类决策函数确定待检测的第二振动信号的故障类型。

9.一种基于后缀树和向量机的故障检测装置，其特征在于，包括：至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的一种基于后缀树和向量机的故障检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1至7中任一项所述的一种基于后缀树和向量机的故障检测方法。