1.一种基于全变分与补偿距离评估的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：a. 加速度传感器采集滚动轴承的多通道振动信号；

b. 振动信号按时间序列分割，组成样本集；

c. 对样本提取时域特征并引入振动信号全变分，得到时域一维特征行向量；

d. 不同通道的时域一维特征行向量组成高维数据特征集，并采用补偿距离评估算法获取敏感特征集；

e. 利用PSO优化的支持向量机进行训练并建立故障诊断模型，确定轴承故障类型并输出结果。

2. 根据权利要求1所述的一种基于全变分与补偿距离评估的轴承故障诊断方法，其特征在于，所述的步骤b中振动信号按时间序列分割获得样本集，每个样本集记为 ，，其中 ， 。

3.根据权利要求1所述的一种基于全变分与补偿距离评估的轴承故障诊断方法，其特征在于，所述的步骤c中提取每个样本的时域特征包括均值、标准差、均方根值、歪度指标、峭度指标、波形指标、裕度指标、脉冲指标、峰值指标和全变分等10个时域特征指标，得到时域一维特征行向量；其中，振动信号全变分定义为： ，式中，为双对角矩阵，为振动信号的幅值，为数据点数。

4.根据权利要求1所述的一种基于全变分与补偿距离评估的轴承故障诊断方法，其特征在于，所述的步骤d中的不同通道的时域一维特征行向量按行排列形成一个特征矩阵，再按列转化成一个特征列向量；不同样本的特征列向量组成高维数据特征集，并采用补偿距离评估算法获取敏感特征集，补偿距离指标选择大于阈值0.6或者补偿距离指标最大的3个特征为敏感特征集。