1.一種基于二維矩陣特征識(shí)別的振動(dòng)信號(hào)識(shí)別算法，其特征在于，該算法包括以下步驟：
S1、數(shù)據(jù)采集特征值計(jì)算均值包絡(luò)線信號(hào)檢測剩余量計(jì)算信號(hào)的設(shè)定信號(hào)的判別，從數(shù)據(jù)采集端讀取光纖振動(dòng)傳感器所采集的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行歸一化處理成電信號(hào)S（t）；
S2、特征值計(jì)算，找出S（t）中局部極大值和局部極小值，并利用二維矩陣中三重特征值的算法算出特征值；
S3、均值包絡(luò)線，將S2中的特征值進(jìn)行平均，等到均值包絡(luò)線M（t）；
S4、將原始信號(hào)S（t）與均值包絡(luò)線相減，得到一個(gè)分量H1（t）；
S5、信號(hào)檢測，檢查分量H（t）是否符合IMF條件，如果不符合，則回到步驟S1，并將H（t）當(dāng)作原始信號(hào)進(jìn)行第二次篩選，得到H2（t），重復(fù)篩選N次，直到HN（t）符合IMF條件，即得到一個(gè)IMF分量C1（t），即C1（t）=HN（t）；
S6、剩余量計(jì)算，將原始信號(hào)S（t）減去C1（t，得到剩余量M1（t），然后將M1（t）作為新的信號(hào)重復(fù)執(zhí)行以上步驟N次，得到剩余量M1（t）、M2（t）……MN（t），直到MN（t）為單調(diào)函數(shù)時(shí)完成計(jì)算；
S7、信號(hào)的設(shè)定，預(yù)先在識(shí)別端設(shè)定一個(gè)穩(wěn)定信號(hào)頻率范圍，不在這個(gè)范圍內(nèi)的信號(hào)則為危險(xiǎn)信號(hào)，并設(shè)置報(bào)警裝置；
S8、信號(hào)的判別，利用數(shù)學(xué)建模建立多特征值得聯(lián)合：A=b1*A1+b2*A2+……bN*AN,其中A為更具不同信號(hào)判斷出的信號(hào)種類，bN為AN的的貢獻(xiàn)率；
S9、信號(hào)的對比，將不同的信號(hào)種類A與預(yù)設(shè)的信號(hào)做對比，若在預(yù)設(shè)信號(hào)頻率范圍內(nèi)，則判斷為正常，若不在設(shè)定的信號(hào)頻率范圍內(nèi)，則進(jìn)行報(bào)警提醒。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于二維矩陣特征識(shí)別的振動(dòng)信號(hào)識(shí)別算法，其特征在于：在S1中光纖振動(dòng)傳感器所采集的數(shù)據(jù)頻率設(shè)置在50-200Hz。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于二維矩陣特征識(shí)別的振動(dòng)信號(hào)識(shí)別算法，其特征在于：在S1中歸一化處理利用的是IMF技術(shù)，且剩余量的計(jì)算采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于二維矩陣特征識(shí)別的振動(dòng)信號(hào)識(shí)別算法，其特征在于：在S7中，信號(hào)的設(shè)定可以更具季節(jié)以及氣候的變換來進(jìn)行調(diào)整改變。