1.一种汽车轮毂轴承故障特征提取方法，其特征是包括如下步骤：步骤A：获取轴承在垂直方向上的加速度信号，根据加速度信号计算出轴承振动信号y(t)；

步骤B：将振动信号y(t)分割为n个窗口，n≥2，初始化窗口个数为2；

步骤C：用峭度K估计每一窗口内振动信号y(t)的能量值，得到每一窗口的相应结构的碳氢分子，搭建人工碳氢网络模型 由人工碳氢网络模型 输出低频信号l2(t)；

步骤D：逐一增加窗口个数，每次增加一个窗口个数都重复步骤C，得到对应的低频信号l3(t)，l4(t)，…ln(t)；

步骤E：根据式 计算出循环结束指标Q，将Q与预设的阈值A作比较，若Q超过阈值A，则窗口个数n即为最佳窗口大小，得到最佳窗口下的低频信号l(t)；Rn表示低频信号ln(t)与ln-1(t)之间的自相关系数，Rn-1表示低频信号ln-1(t)与ln-2(t)之间的自相关系数；

步骤F：根据最佳窗口下的低频信号l(t)和振动信号y(t)提取出故障特征信号h(t)。

2.根据权利要求1所述的一种汽车轮毂轴承故障特征提取方法，其特征是：步骤C中，峭度 N表示信号采样点的个数，yi表示第i个采样点对应的振动信号值，σ表示信号的标准差，表示信号的均值。

3.根据权利要求2所述的一种汽车轮毂轴承故障特征提取方法，其特征是：根据式计算出所有窗口的峭度K值的均值Kmean，Kj是第j个窗口内信号的K值，1≤j≤n；

当Kj≤Kmean时，则该窗口信号对应的碳氢分子为CH2，当Kh>Kmean时，该窗口信号对应的碳氢分子为CH3，搭建人工碳氢网络模型 输出低频信号l2(t)；x表示自变量x是时间t1，t2，……，tN-1，tN，N表示信号采样点的个数，r表示与碳原子相连的氢原子个数，hm表示碳氢分子中第m个氢原子的值。

4.根据权利要求1所述的一种汽车轮毂轴承故障特征提取方法，其特征是：步骤E中，自相关系数R表示Rn或Rn-1，ln(i)表示窗口个数为n时人工碳氢网络模型输出的信号, 表示其均值；

ln-1(i)表示窗口个数为n-1时人工碳氢网络模型输出的信号， 表示其均值。

5.根据权利要求1所述的一种汽车轮毂轴承故障特征提取方法，其特征是：步骤F中，计算故障特征信号h(t)的均值μ和方差σh(t)，若故障特征信号h(t)在区间[μ-3σh(t),μ+3σh(t)]内，则h(t)＝0，否则h(t)不变。

6.根据权利要求1所述的一种汽车轮毂轴承故障特征提取方法，其特征是：步骤F中，根据式h(t)＝y(t)-l(t)提取出故障特征信号h(t)。