1.一种基于最小二乘法的水下推进器故障程度辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立推进器故障样本，推进器故障样本X由故障特征F1，F2，…，FN组成；

(2)对于推进器故障程度等级I，II，III，…，Q，故障程度为λ1，λ2，λ3，…，λQ对应的训练样本集，分别计算不同故障程度等级对应的故障特征F1的平均值，记为1F1m，2F1m，3F1m，…，QF1m；

(3)根据测试样本的第一个故障特征F1U与故障特征平均值的关系，判断测试样本故障程度λU所在的故障程度区间；

(4)将推进器故障程度等级I，II，III，…，Q，故障程度为λ1，λ2，λ3，…，λQ对应的各个训练样本作为目标样本，训练对应的各个超球模型，根据推进器故障程度等级和故障程度对应的训练样本到对应的各个超球球心的广义距离，广义距离计算公式如下：其中，Dpq为故障程度等级q对应的故障样本Xq到第p个超球的广义距离，K()为核函数，Xp为第p个超球的训练样本，αp为第p个超球的全局最优解，N6为训练样本个数，根据广义距离得到训练样本到超球球心的相对距离并计算平均值，计算测试样本到各个超球球心的相对距离，根据测试样本到各个超球球心的相对距离以及测试样本第一故障特征F1U，计算对应的故障程度，得到单一辨识模型M1～MQ；

(5)选取单一辨识模型M1～MQ中相对距离对故障程度敏感的模型作为单一辨识模型，最终的模型为M1S～MQS；

(6)为每一等级故障程度对应的相对距离预设一个阈值ε1BC，ε2BC，…，εQBC，根据每一等级故障程度对应的相对距离与阈值的关系判定故障程度；

(7)若测试样本不满足步骤(6)的判定条件，则将测试样本代入M1S～MQS，各个单一辨识模型的辨识结果的平均值即为最终辨识结果。

2.根据权利要求1所述的基于最小二乘法的水下推进器故障程度辨识方法，其特征在于，所述步骤(3)中具体的判断过程如下：若F1U≤1F1m，则λU＝λ1；

若1F1m≤F1U＜2F1m，则λ1≤λU＜λ2；

若2F1m≤F1U＜3F1m，则λ2≤λU＜λ3；

若3F1m≤F1U＜4F1m，则λ3≤λU＜λ4；

……

若Q-1F1m≤F1U＜QF1m，则λQ-1≤λU＜λQ；

若QF1m≤F1U，则λU＝λQ。

3.根据权利要求1所述的基于最小二乘法的水下推进器故障程度辨识方法，其特征在于，所述步骤(4)中单一辨识模型M1确定的具体过程如下：(a)将推进器故障程度等级I，故障程度为λ1对应的训练样本作为目标样本，训练超球模型I，得到超球球心A1和超球半径R1；

(b)计算推进器故障程度等级I，故障程度为λ1对应的训练样本到超球球心A1的广义距离D11，得到相对距离ε11，ε11＝D11/R1，计算ε11的平均值，记为ε11m；

(c)对于推进器故障程度等级II，III，…，Q，故障程度为λ2，λ3，…，λQ对应的训练样本，按照上述步骤，分别计算训练样本到超球球心A1的相对距离的平均值，分别记为ε12m，ε13m，…，ε1Qm；

(d)计算测试样本到超球球心A1的相对距离ε1U，然后根据相对距离ε1U以及测试样本第一故障特征F1U，计算测试样本故障程度λ1U，得到单一辨识模型M1，模型计算公式如下：若F1U≤1F1m，则λ1U＝λ1；

若1F1m≤F1U＜2F1m，则(λ1U-λ1)/(ε1U-ε11m)＝(λ2-λ1)/(ε12m-ε11m)；

若2F1m≤F1U＜3F1m，则(λ1U-λ2)/(ε1U-ε12m)＝(λ3-λ2)/(ε13m-ε12m)；

3 4

若F1m≤F1U＜F1m，则(λ1U-λ3)/(ε1U-ε13m)＝(λ4-λ3)/(ε14m-ε13m)；

……

若Q-1F1m≤F1U＜QF1m，则(λ1U-λQ-1)/(ε1U-ε1(Q-1)m)＝(λQ-λQ-1)/(ε1Qm-ε1(Q-1)m)；

若QF1m≤F1U，则λ1U＝λQ。

4.根据权利要求1所述的基于最小二乘法的水下推进器故障程度辨识方法，其特征在于，所述步骤(4)中单一辨识模型MQ确定的具体过程如下：(a)以推进器故障等级II，故障程度为λ2，对应的训练样本作为目标样本，训练超球模型II，得到超球球心A2和超球半径R2；

(b)计算推进器故障程度等级I，故障程度为λ1，对应的训练样本到超球球心A2的广义距离D21，得到相对距离ε21，ε21＝D21/R2，计算ε21的平均值，记为ε21m；

(c)对于推进器故障程度等级II，III，…，Q,故障程度为λ2，λ3，…λQ，对应的训练样本，分别计算训练样本到超球球心A2的相对距离的平均值，分别记为ε22m，ε23m，…，ε2Qm；

(d)计算测试样本到超球球心A2的相对距离ε2U，然后根据相对距离ε2U计算测试样本故障程度λ2U，得到单一辨识模型M2，模型计算公式如下：若F1U≤1F1m，则λ2U＝λ1；

若1F1m≤F1U＜2F1m，则(λ2U-λ1)/(ε2U-ε21m)＝(λ2-λ1)/(ε22m-ε21m)；

若2F1m≤F1U＜3F1m，则(λ2U-λ2)/(ε2U-ε22m)＝(λ3-λ2)/(ε23m-ε22m)；

若3F1m≤F1U＜4F1m，则(λ2U-λ3)/(ε2U-ε23m)＝(λ4-λ3)/(ε24m-ε23m)；

……

若Q-1F1m≤F1U＜QF1m，则(λ2U-λQ-1)/(ε2U-ε2(Q-1)m)＝(λQ-λQ-1)/(ε2Qm-ε2(Q-1)m)；

若QF1m≤F1U，则λ2U＝λQ；

(e)对于推进器故障等级III，IV，…，Q-1，参照上述步骤，得到辨识模型M3，M4，…，MQ-1；

(f)以推进器故障等级Q，故障程度为λQ，对应的训练样本作为目标样本，训练超球模型Q，得到超球球心AQ和超球半径RQ；

(g)计算推进器故障程度等级I，故障程度为λ1，对应训练样本到超球球心AQ的广义距离DQ1，得到相对距离εQ1，εQ1＝DQ1/RQ，计算εQ1的平均值，记为εQ1m；

(h)对于推进器故障程度等级II，III，…，Q，故障程度为λ2，λ3，…λQ，对应的训练样本，分别计算训练样本到超球球心AQ的相对距离的平均值，分别记为εQ2m，εQ3m，…，εQQm；

(i)计算测试样本到超球球心AQ的相对距离εQU，然后根据相对距离εQU计算测试样本故障程度λQU，得到单一辨识模型MQ，模型计算公式如下：若F1U≤1F1m，则λQU＝λ1；

若1F1m≤F1U＜2F1m，则(λQU-λ1)/(εQU-εQ1m)＝(λ2-λ1)/(εQ2m-εQ1m)；

若2F1m≤F1U＜3F1m，则(λQU-λ2)/(εQU-εQ2m)＝(λ3-λ2)/(εQ3m-εQ2m)；

若3F1m≤F1U＜4F1m，则(λQU-λ3)/(εQU-εQ3m)＝(λ4-λ3)/(εQ4m-εQ3m)；

……

若Q-1F1m≤F1U＜QF1m，则(λQU-λQ-1)/(εQU-εQ(Q-1)m)＝(λQ-λQ-1)/(εQQm-εQ(Q-1)m)；

若QF1m≤F1U，则λQU＝λQ。

5.根据权利要求1所述的基于最小二乘法的水下推进器故障程度辨识方法，其特征在于，所述步骤(6)中，判定故障程度的具体公式如下：若ε1U≤ε1BC，则λU＝λ1；

若ε2U≤ε2BC，则λU＝λ2；

……

若εQU≤εQBC，则λU＝λQ。

6.根据权利要求1所述的基于最小二乘法的水下推进器故障程度辨识方法，其特征在于，所述步骤(1)中，推进器故障样本X分为测试样本和训练样本。