1.一种振动共振辅助增强随机共振耦合系统的轴承故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：步骤S1振动信号预处理，使用传感器采集滚动轴承振动信号，对采集到的滚动轴承振动信号进行希尔伯特包络解调处理，得到振动信号的幅值包络；

步骤S2搭建耦合系统，构建匹配稳态随机共振系统，并与振动共振系统通过非线性耦合的方式组成耦合系统；

所述步骤S2中的匹配稳态随机共振系统的势函数为：

其中，m和n为系统参数，且均为正实数；通过调节系统参数 和n，可以使势函数 表现出单稳态特性或双稳态特性；

步骤S2中的耦合系统由一个匹配稳态随机共振系统和一个双稳态振动共振系统构成，具体数学模型如下：其中， 是匹配势函数， 是双稳

态势函数，a和b是系统参数；匹配稳态随机共振的输出 与双稳态振动共振的输出通过耦合系数 相互联系在一起； 是系统输入信号， 是添加的高频信号，即，H和 分别为幅值和频率；

步骤S3系统参数优化，将步骤S1得到的幅值包络作为所构建耦合系统的输入信号，并以输出信噪比作为智能优化算法的目标函数，以迭代次数作为终止条件，通过寻求多次迭代中的最大输出信噪比来实现系统多参数的优化选取；

步骤S4故障识别，将步骤S3得到的最优参数代入耦合系统，对步骤S1得到的幅值包络进行处理，通过对系统输出进行频谱分析，完成对滚动轴承故障的有效识别与诊断。

2.根据权利要求1所述的一种振动共振辅助增强随机共振耦合系统的轴承故障诊断方法，其特征在于：双稳态振动共振系统的输出 是经过通带截止频率为 、阻带截止频率为 的低通滤波器后的结果，构建的耦合系统的最终输出为。

3.根据权利要求1所述的一种振动共振辅助增强随机共振耦合系统的轴承故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S3中的优化算法为粒子群优化算法，并以耦合系统输出的信噪比作为适应度函数，对系统多参数进行优化选取。

4.根据权利要求3所述的一种振动共振辅助增强随机共振耦合系统的轴承故障诊断方法，其特征在于：系统多参数主要包括：对于随机共振系统，调整参数m和n，以实现随机共振控制；对于振动共振系统，固定系统参数 ，调整幅值H和频率 ，以实现振动共振控制；对于耦合系统，调整耦合系数 以实现随机共振与振动共振的联合控制；当系统输入信号 的频率远大于1 Hz时，要调整尺度变换因子R；通过粒子群优化算法对系统参数m, n, 耦合系数 ，高频信号的幅值H和频率 ，以及尺度因子R进行自适应调整，以系统输出信噪比作为目标函数，通过寻求多次迭代中的最大输出信噪比，从而得到的最优参数组合。

5.根据权利要求4所述的一种振动共振辅助增强随机共振耦合系统的轴承故障诊断方法，其特征在于：设置系统多参数的搜索范围：系统参数m和n的搜索范围为 ，高频信号幅值H和频率 的搜索范围分别为 和 ，耦合系数 的搜索范围为，尺度变换因子R的搜索范围为 。