1.一種旋轉(zhuǎn)機械的振動信號故障識別方法，包含故障類型判別、故障特征提取、故障指標提煉、故障模式識別；
所述故障類型判別，首先提取旋轉(zhuǎn)機械的振動信號，采用小波包分析將所述旋轉(zhuǎn)機械的振動信號分解到時間尺度域，從發(fā)生脈沖的時間間隔來獲取所述旋轉(zhuǎn)機械的振動信號的特征頻率，從而判別旋轉(zhuǎn)機械是否存在故障，如果存在故障，將存在故障的旋轉(zhuǎn)機械的振動信號進行所述故障特征提取；
所述故障特征提取采用小波包分解把存在故障的旋轉(zhuǎn)機械的振動信號分解到相鄰的不同頻段上，提取感興趣的頻段成分進行重構(gòu)，從而有效提取所述存在故障的旋轉(zhuǎn)機械的振動信號的有效特征；
所述故障指標提煉將所述存在故障的旋轉(zhuǎn)機械的振動信號的有效特征數(shù)字化，并根據(jù)小波包分解原理構(gòu)建時頻能量表達式，將數(shù)字化后的所述存在故障的旋轉(zhuǎn)機械的振動信號的有效特征作為所述時頻能量表達式的計算參數(shù)，從而計算出從所述存在故障的旋轉(zhuǎn)機械的振動信號的頻率尺度隨時間變化的局部化指標，以時間為橫坐標、以所述存在故障的旋轉(zhuǎn)機械的振動信號的頻率尺度為縱坐標，繪制局部化指標曲線；
所述故障模式識別以所述局部化指標曲線作為輸入，構(gòu)建一個兩級多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述兩級多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一級用于識別所述存在故障的旋轉(zhuǎn)機械的振動信號的故障模式，所述兩級多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二級用于估算所述存在故障的旋轉(zhuǎn)機械的振動信號的故障的程度，將所述故障模式的結(jié)果綜合，以數(shù)據(jù)表存儲的形式結(jié)果。