1.一种基于峰值指标的旋转机械故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)通过振动加速度传感器采集旋转机械在运行磨合期后的正常运行参数，所述正常运行参数为按抽样频率fs采集的无故障振动信号s0(t)(t＝0,1,…,T-1)；

(2)对无故障振动信号s0(t)进行归一化处理后得到标准振动信号s(t)；

(3)对标准振动信号s(t)做快速傅里叶变换得到标准振动频域信号S(k)(k＝0,1,…,K-1)；

(4)通过振动加速度传感器采集旋转机械需要故障诊断时的运行参数，所述故障诊断时的运行参数为按抽样频率fs实时采集旋转机械运行中的实时采集振动信号z(t)(t＝0,

1,…,T-1)；

(5)对实时采集振动信号z(t)做快速傅里叶变换得到实时振动频域信号Z(k)(k＝0,

1,…,K-1)；

* *

(6)对标准振动频域信号S(k)取复共轭为S(k) ，将Z(k)与S(k)相乘得到Y(k)(k＝0,

1,…,K-1)，再对Y(k)(k＝0,1,…,K-1)做快速傅里叶逆变换得到两个信号Z(k)与S(k)*的相关函数I(t)(t＝0,1,…,T-1)；

(7)在t＝0,1,…,T-1中取相关函数I(t)的模|I(t)|，|I(t)|的最大值所对应的时间点为实时采集振动信号和标准振动信号的延迟时间τ，τ＝argmax|I(t)|；

(8)求实时采集振动信号z(t)与延迟后的标准振动信号s(t-τ)的相关系数c，c＝E[z(t)s(t-τ)]；

(9)计算混合信号y(t),y(t)为故障特征提取信号和噪声的混合信号，y(t)＝z(t)-cs(t-τ)；

(10)计算出峰值指标

2.根据权利要求1所述的一种基于峰值指标的旋转机械故障诊断方法，其特征在于,根据所述峰值指标Cys的值，判断旋转机械是否发生故障及故障类别，以下区间值均包括边界值：峰值指标Cys的值在2.1986到3.7719之间时，旋转机械运行正常；

峰值指标Cys的值在3.8474到6.0233之间时，考虑旋转机械发生了裂轴故障；

峰值指标Cys的值在3.8830到6.1981之间时，考虑旋转机械发生了弯轴故障；

峰值指标Cys的值在3.9094到7.5683之间时，考虑旋转机械发生了偏心轴故障；

峰值指标Cys的值在4.1663到7.3144之间时，考虑旋转机械发生了裂轴+弯轴故障；

峰值指标Cys的值在3.9924到7.4869之间时，考虑旋转机械发生了裂轴+偏心轴故障；

峰值指标Cys的值在4.5938到6.2757之间时，考虑旋转机械发生了弯轴+偏心轴故障；

峰值指标Cys的值在4.0169到6.1841之间时，考虑旋转机械发生了裂轴+弯轴+偏心轴故障。

3.根据权利要求1所述的一种基于峰值指标的旋转机械故障诊断方法，其特征在于：所述步骤(3)和步骤(5)中的快速傅里叶变换采用有限序列离散傅里叶变换的快速算法，所述快速傅里叶变换采用频率抽取算法，在频域内把序列按照奇偶分组并利用周期性和对称性进行计算。

4.根据权利要求1所述的一种基于峰值指标的旋转机械故障诊断方法，其特征在于：所述步骤(7)中的快速傅里叶逆变换通过Y(k)频域中的频谱，将每个频率分量变换成时域正弦波，再全部叠加得到相关函数I(t)。

5.根据权利要求1或4所述的一种基于峰值指标的旋转机械故障诊断方法，其特征在于：所述步骤(1)和步骤(4)按1024个点为一组进行采样，采样频率为1000Hz。