1.一种基于超限学习机及到达距离的周期振动信号定位方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1、获取训练距离预测模型

1.1、基于已知准确基频和到达距离，针对任意一段数据长度为Lf的已知基频和到达距离的周期振动信号，基于已知的准确基频进行FBED特征向量的提取；

1.2、采集不同距离下周期振动信号并构建相应的标准FBED特征向量库；

1.3、基于标定到达距离的FBED特征向量采用超限学习机算法训练距离预测模型；

步骤2、分别获取同一时间段内3个及以上的节点处采集得到的未知基频与到达距离的周期振动信号Si(n),n＝1,2,...,Lf，数据长度皆为Lf、采样频率为Fs；

步骤3、针对任一节点Pi处的周期振动信号Si(n)，进行准确基频fi的提取，其中i＝1,2,

3...，并基于得到的准确基频fi进行FBED特征向量的提取；

3.1、基于基频提取算法，进行基频提取获得基频估计值 并匹配最接近的准确基频fi；

3.2、基于准确基频从周期振动信号Si(n)上提取得到FBED特征向量W；

步骤4、对任一节点Pi处周期振动信号Si(n)，提取得到FBED特征向量W，利用训练好的ELM预测模型对特征向量W进行距离估计，得到对应的距离估计值di；

步骤5、计算振动源的估计坐标，具体如下：基于任意3个节点处周期振动信号Si(n)，通过ELM预测模型分别得到的距离估计值，然后基于到达距离的定位法计算得到该振动源的估计坐标；

振动源估计坐标的计算如下：

设定任意3个节点分别为P1(x1,y1)、P2(x2,y2)、P3(x3,y3),且振动源的估计坐标为(x,y)，则基于到达距离的定位法的公式如下：其中

其中，d1、d2、d3分别指代节点P1(x1,y1)、P2(x2,y2)、P3(x3,y3)处得到的距离估计值，而γ1、γ2为计算时的中间变量。

2.根据权利要求1所述的一种基于超限学习机及到达距离的周期振动信号定位方法，其特征在于：所述的步骤1.1和步骤3.2中的FBED特征向量提取过程是相同的，其处理过程是基于基频ffd，提取Nb维FBED特征向量 具体计算公式组如下：

1)维数Nb决定公式：

2)第i个频带上下限范围[fL(i),fR(i)]计算公式：此外由于频带范围与功率谱密度序列PSD(f)的半谱范围有冲突，所以对fR(Nb)有一个修正的操作：fR(Nb)＝min[Fs/2,fR(Nb)]；Fs为采样频率；

3)归一化前特征向量 的计算公式：

4)FBED特征向量 计算公式：