1.一种旋转机械拍振故障检测与诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)选择故障响应敏感测点处的转子轴振动位移信号x(t)为分析对象，并对信号x(t)进行双边延拓预处理；

2)利用VMD(Variational Mode Decomposition)方法对步骤1)双边延拓预处理后的信号x(t)进行分解，获取与信号x(t)对应的多个本征模式函数uk(t)及其中心频率fk，k＝1,

2,....,N，N表示本征模式函数的数量；

3)从步骤2)的多个本征模式函数uk(t)中选择中心频率与转子工频ω最为接近的一个本征模式函数，标记为uj(t)；观察uj(t)的波形特点，如果其波形包络幅值存在周期性的变化规律，且变化周期Tb≥4/ω，则判定uj(t)为拍振信号，继续执行步骤4)；否则，则判定uj(t)不是拍振信号，拍振检测过程结束；

4)对拍振信号uj(t)进行频谱分析，计算其频谱的频率分辨率Δf，判断uj(t)的波形包络幅值变化频率ωb与Δf的关系；如果ωb≥4Δf，则uj(t)的频谱图能表达拍振故障特征频率ωf，诊断结束；否则，由于频率分辨率过低，导致拍振故障特征频率ωf无法被有效识别，需要继续执行步骤5)；

5)对拍振信号uj(t)进行Hilbert变换，得到相应的解析信号，然后求得其Hilbert解调谱、瞬时频率谱；依据拍振信号uj(t)的Hilbert解调谱、瞬时频率谱特点，分析拍振故障特征频率ωf与工频ω的关系，以获得ωf的准确值。

2.根据权利要求1所述的一种旋转机械拍振故障检测与诊断方法，其特征在于：所述的步骤1)中转子轴振动位移信号的测量方式为非接触式测量，信号的延拓预处理采用支持向量机方法。

3.根据权利要求1所述的一种旋转机械拍振故障检测与诊断方法，其特征在于：所述的步骤5)中拍振信号uj(t)的Hilbert解调谱中主导分量对应的频率为其波形包络幅值变化的频率ωb，该频率为拍振信号uj(t)中两个组成分量的频率差，即ωb＝|ω-ωf|；uj(t)的瞬时频率呈现周期性变化，在工频分量为主导分量的条件下，如果uj(t)的瞬时频率最大值出现在拍谷处、最小值出现在拍峰处，则拍振故障特征频率ωf<ω；如果uj(t)的瞬时频率的最大值出现在拍峰处、最小值出现在拍谷处，则拍振故障特征频率ωf>ω；上述拍振信号uj(t)的Hilbert解调谱及瞬时频率变化的特点，为确定拍振故障特征频率提供判断依据。