1.一种基于后缀树的故障信号特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待诊断的第一故障信号，并对所述第一故障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故障重复波形，并确定所述故障重复波形的重复时间序列；

根据所述故障重复波形和/或所述重复时间序列确定所述第一故障信号的故障信号特征；

所述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这一步骤，其具体如下：从根节点开始，通过后缀树算法从t1到tn依次分解第一时域信号，直到产生第n+1个故障波形信息，如下式：STree(T)＝(Fi,fi,gi),i∈[1,n]其中，Fi表示主边序列，fi表示子边序列，gi表示数据i的连接方式，包括活动点P和剩余后缀数R的取值，T表示第一时域信号，STree(T)表示分解得到的故障波形信息，t1至tn表示故障波形信息对应的时刻信息；

通过如下传递方式，完成各个故障波形信息的连接，得到第一后缀树：

1)i＝1时

P1＝(O,'F1',1)，R＝1，起始位置选定根节点O，活动边E设为‘F1’，活动长度L和剩余后1

缀数R设置为1，表明只需传入一个数据量，即有STree(T)＝(F1,g1)；

2)i>1时

i‑1

① 即ti为STree(T )后新出现的数据，设置Pi＝(O,'F1',i)，R＝i，直接连接在全部主边之后，从F1开始迭代更新Pik＝(O,'Fk',i‑k+1)，其中k表示主边数目，k∈(0,i]，kk+1＝k+1,R＝R‑1，直至i＝k，停止更新Pik，在对已有边进行延展后，创建一个新的主序列F ，i以根节点O作为起始点，以ti作为其第一条边，即有STree(T)＝(Fi,gi)；

i‑1

②ti∈T ，即ti已经在前缀中出现，被视为重复数据，从主链F1的第一个数据t0开始，寻找与ti重复的数据出现的位置，取j表示边长L，设置Pi＝(O,'F1',j)，R＝1，由于未知ti+1的数据特点，暂时只能取定活动点Pi和剩余后缀数R，并不能给出具体的数据序列的方向，由j可断定所有前j个主链中均存在与ti重复的数据，因此，j从1开始，迭代更新Pij＝(O,'Fj',i‑j)，L∈(0,j]，L＝L‑1，R＝1，每次更新中，主边续接ti，R值不变，恒为1，只对ti这一个数据量进行操作；

③在第②步的前提下，创建子序列fi，fi均以活动点Pij为起点，从主边Fj中分离，沿用主边Fj的前缀数据，子序列fi中导入数据同主边Fj一致，将数据ti续接在序列后即可，得到iSTree(T)＝(Fi,fi,gi),i

④重复数据ti出现后，每一主边均会产生一个或多个子边节点 如果该节点不是当前数据插入过程中创建的第一个节点 则将先前插入的节点与新节点通过一个预设的指针连接，即为后缀连接；

⑤当从活动节点N不为根节点O的节点分裂边时，沿着后缀连接的方向寻找节点，如果存在一个节点，则设置该节点为N，如果不存在，则设置N为O，E和L保持不变；

⑥循环上述②‑⑤步，直到i＝n时，得到第一后缀树。

2.根据权利要求1所述的一种基于后缀树的故障信号特征提取方法，其特征在于，所述对所述第一故障信号进行编码得到第一时域信号这一步骤，其具体为：根据所述第一故障信号的幅值区间，通过平均分布或高斯分布按照预设的编码位数对所述第一故障信号进行残差编码，得到第一时域信号。

3.根据权利要求1所述的一种基于后缀树的故障信号特征提取方法，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故障重复波形，并确定所述故障重复波形的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故障重复波形，并确定所述故障重复波形对应的多个时刻信息；

根据所述故障重复波形对应的多个时刻信息确定所述故障重复波形的重复时间序列。

4.根据权利要求3所述的一种基于后缀树的故障信号特征提取方法，其特征在于，所述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这一步骤，其具体包括：创建与所述第一时域信号等长的重复时刻存储数组；

创建与所述第一后缀树的非叶节点数量一致的重复特征记录数组；

运行Depth_First嵌套函数，输入节点编号和父节点重复波形长度，输出重复时刻起始位置、重复波形长度、波形重复次数、节点重复字符串长度以及多个重复时刻；

其中，所述重复特征记录数组用于存储所述重复时刻起始位置、所述重复波形长度、所述波形重复次数以及所述节点重复字符串长度，所述重复时刻存储数组用于存储所述重复时刻。

5.根据权利要求1所述的一种基于后缀树的故障信号特征提取方法，其特征在于，所述根据所述故障重复波形和/或所述重复时间序列确定所述第一故障信号的故障信号特征这一步骤，其具体为：将所述故障重复波形作为所述第一故障信号的故障信号特征输出；

或，

将所述重复时间序列作为所述第一故障信号的故障信号特征输出；

或，

将多个所述重复时间序列的集合运算结果作为所述第一故障信号的故障信号特征输出，所述集合运算包括交集运算、并集运算以及补集运算中至少之一；

或，

根据所述故障重复波形和所述重复时间序列形成第一特征向量，并将所述第一特征向量作为所述第一故障信号的故障信号特征输出。

6.根据权利要求2所述的一种基于后缀树的故障信号特征提取方法，其特征在于，所述故障信号特征提取方法还包括以下步骤：获取超过预设的重复次数阈值的故障重复波形的最大重复长度，当所述最大重复长度大于等于预设的长度阈值且残差编码的次数小于等于预设的编码次数阈值，对残差编码的参数进行更新后再进行残差编码。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的一种基于后缀树的故障信号特征提取方法，其特征在于，所述故障信号特征提取方法还包括故障信号特征的可视化步骤，其具体为：根据预设的重复长度范围，对所述故障重复波形和所述重复时间序列进行归一化处理，得到故障信号特征的可视化图像；

其中，所述可视化图像的横坐标表示时刻信息，所述可视化图像的纵坐标表示重复波形长度，所述可视化图像的像素点的色彩值表示对应时刻的数据在对应重复波形长度的故障重复波形中的参与程度。

8.一种基于后缀树的故障信号特征提取系统，其特征在于，包括：第一时域信号确定模块，用于获取待诊断的第一故障信号，并对所述第一故障信号进行编码得到第一时域信号；

第一后缀树构建模块，用于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；

故障重复波形和重复时间序列确定模块，用于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故障重复波形，并确定所述故障重复波形的重复时间序列；

故障信号特征确定模块，用于根据所述故障重复波形和/或所述重复时间序列确定所述第一故障信号的故障信号特征；

所述第一后缀树构建模块具体用于：

从根节点开始，通过后缀树算法从t1到tn依次分解第一时域信号，直到产生第n+1个故障波形信息，如下式：STree(T)＝(Fi,fi,gi),i∈[1,n]其中，Fi表示主边序列，fi表示子边序列，gi表示数据i的连接方式，包括活动点P和剩余后缀数R的取值，T表示第一时域信号，STree(T)表示分解得到的故障波形信息，t1至tn表示故障波形信息对应的时刻信息；

通过如下传递方式，完成各个故障波形信息的连接，得到第一后缀树：

1)i＝1时

P1＝(O,'F1',1)，R＝1，起始位置选定根节点O，活动边E设为‘F1’，活动长度L和剩余后1

缀数R设置为1，表明只需传入一个数据量，即有STree(T)＝(F1,g1)；

2)i>1时

i‑1

① 即ti为STree(T )后新出现的数据，设置Pi＝(O,'F1',i)，R＝i，直接连接在全部主边之后，从F1开始迭代更新Pik＝(O,'Fk',i‑k+1)，其中k表示主边数目，k∈(0,i]，kk+1＝k+1,R＝R‑1，直至i＝k，停止更新Pik，在对已有边进行延展后，创建一个新的主序列F ，i以根节点O作为起始点，以ti作为其第一条边，即有STree(T)＝(Fi,gi)；

i‑1

②ti∈T ，即ti已经在前缀中出现，被视为重复数据，从主链F1的第一个数据t0开始，寻找与ti重复的数据出现的位置，取j表示边长L，设置Pi＝(O,'F1',j)，R＝1，由于未知ti+1的数据特点，暂时只能取定活动点Pi和剩余后缀数R，并不能给出具体的数据序列的方向，由j可断定所有前j个主链中均存在与ti重复的数据，因此，j从1开始，迭代更新Pij＝(O,'Fj',i‑j)，L∈(0,j]，L＝L‑1，R＝1，每次更新中，主边续接ti，R值不变，恒为1，只对ti这一个数据量进行操作；

③在第②步的前提下，创建子序列fi，fi均以活动点Pij为起点，从主边Fj中分离，沿用主边Fj的前缀数据，子序列fi中导入数据同主边Fj一致，将数据ti续接在序列后即可，得到iSTree(T)＝(Fi,fi,gi),i

④重复数据ti出现后，每一主边均会产生一个或多个子边节点 如果该节点不是当前数据插入过程中创建的第一个节点 则将先前插入的节点与新节点通过一个预设的指针连接，即为后缀连接；

⑤当从活动节点N不为根节点O的节点分裂边时，沿着后缀连接的方向寻找节点，如果存在一个节点，则设置该节点为N，如果不存在，则设置N为O，E和L保持不变；

⑥循环上述②‑⑤步，直到i＝n时，得到第一后缀树。

9.一种基于后缀树的故障信号特征提取装置，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的故障信号特征提取方法。

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的故障信号特征提取方法。