1.基于数据模型分析的伺服电机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：利用电流重构法分析所述伺服电机的电流性能，并绘制滤波器的电流线性图，根据所述电流线性图构建所述伺服电机的同步旋转坐标系下的电机数学模型；

步骤S2：根据牛顿定律和运动学关系基于数据驱动方法构建所述伺服电机的力矩‑速度模型和位置‑速度模型；

步骤S3：结合所述电机数学模型、力矩‑速度模型和位置‑速度模型得到所述伺服电机的位置模型；

步骤S4：利用所述滤波器根据所述位置模型定义相序变量，将所述相序变量与非重复性编码后的重构信号和对应的电流信号结合相乘计算得到离散多相位电流集，根据所述离散多相位电流集对所述伺服电机进行故障诊断。

2.如权利要求1所述的基于数据模型分析的伺服电机故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下子步骤：步骤S11：根据所述伺服电机的控制需求，使用数字滤波器或模拟滤波器，所述滤波器用于平滑电流信号，去除高频噪声；

步骤S12：将待输入的电流信号进行编号，所述编号根据所述电流信号的大小进行排序，通过电流重构法将排序后的电流信号输入所述滤波器进行滤波处理，获取重构信号包括将滤波后的信号根据电机控制算法获取所述伺服电机的动态响应，所述动态响应即为重构信号；

步骤S13：利用最小二乘法拟合线性方程对所述重构信号进行线性计算，获取电流信号的大小与时间、频率和重构信号之间关系的线性函数，利用绘图工具绘制所述线性函数，得到电流线性图；

步骤S14：利用传感器采集所述伺服电机的动力学数据，根据动力学方程和所述电流线性图计算得到所述伺服电机在同步旋转坐标系下的电机数学模型。

3.如权利要求2所述的基于数据模型分析的伺服电机故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S14包括：所述动力学数据包括所述伺服电机的转动惯量、负载转矩、角速度、电感、电阻和对所述伺服电机施加的电压；

所述动力学方程的数学表达式为：

；

其中，为转动惯量， 为角速度，为输出转矩， 为负载转矩，为时间；

输出转矩的数学表达式为：

；

其中， 为转矩常数，为电流信号；

所述伺服电机的电流与电压之间的关系由电气方程得到，所述电气方程的数学表达式为：；

其中，为对所述伺服电机施加的电压，为电感，为电阻， 为电动势常数；

在所述同步旋转坐标系下，所述伺服电机的电流信号被转换为与所述伺服电机的转子同步的坐标系，转换电流信号坐标系的数学表达式为：；

；

其中， 为电流信号原本格式数据， 为电流信号在与伺服电机的转子同步的坐标系下的格式数据；

转换转矩坐标系的数学表达式为：

；

根据所述动力学方程、电机输出转矩的数学表达式、转换电流信号坐标系的数学表达式和转换转矩坐标系的数学表达式，获取同时描述所述转动惯量、角速度、负载转矩、电感、电阻和对所述伺服电机施加的电压与所述电流信号的状态空间关系，获取所述状态空间关系的电机数学模型的数学表达式为：；

；

其中， 为电流信号， 为所述电流信号对应的角速度，为电机数学模型输出。

4.如权利要求3所述的基于数据模型分析的伺服电机故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2包括：构建所述力矩‑速度模型包括：

收集所述伺服电机根据编号的电流信号利用传感器实验测试得出的对应的负载、有效半径和转速，所述输出转矩与转速和加速度关联的数学表达式为：；

；

其中，为加速度；

所述伺服电机的运动学关系通过转速和位移之间的关系描述，其数学表达式为：；

其中，为线速度，为有效半径；

根据所述输出转矩与转速和加速度关联的数学表达式、所述伺服电机的运动学关系数学表达式和多项式回归的方法建立力矩与转速之间的关系包括：建立的多项式回归数学表达式为：

；

其中，和 为因变量参数，为多项式的阶数；

将所述输出转矩与转速和加速度关联的数学表达式和所述伺服电机的运动学关系数学表达式分别代入所述多项式回归数学表达式，得到力矩‑速度模型。

5.如权利要求4所述的基于数据模型分析的伺服电机故障诊断方法，其特征在于：构建所述位置‑速度模型包括：

收集所述伺服电机根据编号的电流信号通过传感器实验测试得出的对应的位移和线速度，采用线性回归模型建立位置与速度之间的关系，其数学表达式为：；

其中，k和c为所述线性回归模型的常数项参数；

将收集得到的位移和线速度代入所述线性回归模型训练后得到位置‑速度模型。

6.如权利要求5所述的基于数据模型分析的伺服电机故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下子步骤：步骤S31：将所述步骤S1得到的电机数学模型进行离散化操作包括将所述电机数学模型与离散相位矩阵进行卷积和计算，得到离散型电机数学模型；

步骤S32：将所述离散型电机数学模型进行矩阵计算单元的变换；

步骤S33：将变换后的离散型电机数学模型与所述力矩‑速度模型和位置‑速度模型进行数值代入法的公式计算，得到位置模型。

7.如权利要求6所述的基于数据模型分析的伺服电机故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S32包括：构建矩阵计算单元包括：

在矩阵计算单元中封装基础代码块对矩阵进行基本运算，所述基础代码块由互联网检索得到，所述基本运算包括对矩阵的转置、逆矩阵运算、行列式运算、单位行变换、单位列变换、分块计算和矢量运算，将所述基础代码块根据计算规律进行逻辑组合得到对应的组合代码块，所述计算规律由历史计算记录得到，所述组合代码块包括距离计算代码块、点积代码块、夹角代码块、残差计算代码块和估计代码块，所述距离计算代码块用于计算两个矩阵之间的距离数值，所述点积代码块用于计算两个矩阵点积的数值，所述夹角代码块用于计算两个矩阵之间的三维夹角和方向数值，所述残差计算代码块用于计算两个矩阵之间的残差数值，所述估计代码块用于计算矩阵的位置估计值；

将步骤S1得到的电机数学模型输入所述矩阵计算单元，对所述电机数学模型通过组合代码块的逻辑计算，得到与所述力矩‑速度模型和位置‑速度模型相同维度的矩阵模型。

8.如权利要求7所述的基于数据模型分析的伺服电机故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下子步骤：步骤S41：通过滤波器根据所述位置模型定义相序变量，所述相序变量通过相位差计算得到，且所述相序变量符合串联电路的布尔运算公式；

步骤S42：将所述重构信号进行非重复性编码，并将非重复性编码后的重构信号与对应的电流信号两两组合与所述相序变量相乘，将乘积结果做傅里叶变换，获取离散多相位电流集；

步骤S43：根据所述离散多相位电流集分别计算各个相位电流对应的故障特征量，根据所述故障特征量进行故障诊断；

步骤S44：构建基于数据模型分析的伺服电机故障诊断系统。

9.如权利要求8所述的基于数据模型分析的伺服电机故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S43包括以下子步骤：步骤S431：使用array函数将所述离散多相位电流集中包括的相位电流数据转换为NumPy电流数组，分别计算所述NumPy电流数组的均值、方差和根均方值，根据所述NumPy电流数组的均值、方差和根均方值进行频谱分析运算，输出故障特征量，所述频谱分析运算包括通过快速傅里叶变换计算所述NumPy电流数组的频率成分，获取谐波失真程度量，所述谐波失真程度量即为故障特征量；

步骤S432：采集历史故障类型对应的伺服电机状态，比较当前特征量与正常状态下的特征量，进行故障识别包括：不平衡故障为三个相位电流不平衡；

谐波故障为通过频谱分析识别得到高次谐波；

短路故障为当某一相位电流大幅上升且与其他相位不符；

步骤S433：根据所述故障特征量对故障进行分类包括：分别计算各个故障特征量对应的可靠性数值，所述可靠性数值为步长h的时间内直流母线电流对应相位的时间占比；

当所述可靠性数值低于预设的时间阈值时，所述故障特征量不可靠，则插入一个补偿电压矢量提升可靠性；

当所述可靠性数值高于预设的时间阈值时，所述故障特征量可靠，通过对所述故障特征量进行判断来进入二次诊断步骤，所述二次诊断步骤包括：当所述故障特征量大于所述时间阈值，则表示直流母线电流传感器检查到故障，所述故障特征量对应的电流信号相位为所述直流母线电流传感器的检查相位，各个检查相位分别表示对应的故障相位，各个故障相位分别对应一种故障诊断类型，所述故障诊断类型包括正常、短路、过载和不平衡。

10.基于数据模型分析的伺服电机故障诊断系统，其特征在于，包括功能面板、计算模块和传输模块：所述功能面板用于可视化故障诊断的启动接口，将实时运算得到的故障诊断结果显示在坐标系中；

所述计算模块用于利用基于数据模型分析的伺服电机故障诊断方法对所述伺服电机进行故障诊断，将所述计算模块嵌入所述基于数据模型分析的伺服电机故障诊断系统的主线程中；

所述传输模块用于：

当所述基于数据模型分析的伺服电机故障诊断系统的从线程解析出所述伺服电机实时数据后，通过信号广播将电机数学模型、力矩‑速度模型和位置‑速度模型需要的参数数据以零延迟发送给位于主线程的计算模块中进行故障诊断的运算，通过预设定的定时器中断所述从线程的运算包括按照单位时间间隔给主线程发送中断信号，将所述计算模块输出的故障诊断结果发送到所述功能面板的坐标系中；

并且在所述计算模块完成当前时刻的故障诊断运算后，将诊断结果输入到内存空间中；

所述实时数据包括所述伺服电机的电流信号、动力学数据、负载、有效半径、转速、位移和线速度；

所述参数数据包括所述实时数据、因变量参数和常数项参数。