1.一种列车轴承故障特征精密提取与诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获取列车待检测轴承的一振动信号；

对所述振动信号进行分层分段，得到至少一个信号段；

基于信号分离算子SSO对所述至少一个信号段中的每个信号段进行处理，得到每个信号段的峭度；

确定所有信号段中峭度最高的信号段，根据峭度最高的信号段的中心频率和频率分辨率构建带通滤波器；

利用所述带通滤波器对所述振动信号进行滤波；

基于滤波后的振动信号得到故障特征频率，识别故障状态；

所述确定所有信号段中峭度最高的信号段包括：

根据每个信号段的峭度及对应的中心频率建立频率匹配结构图，或者，根据每个信号段的峭度及对应的频率分辨率建立频率分辨率匹配结构图；

根据所述频率匹配结构图或者频率分辨率匹配结构图确定所有信号段中峭度最高的信号段；

所述基于信号分离算子SSO对至少一个信号段中的每个信号段进行处理，得到每个信号段的峭度，包括：对所述至少一个信号段中的每个信号段进行信号分离算子SSO计算，得到每个信号段每个时间上的频率集合和幅值集合；

根据每个信号段每个时间上的频率集合和幅值集合确定每个信号段每个时间对应的瞬时频率；

计算SSO输出结果的绝对值获得所述瞬时频率的瞬时振幅；

计算每个信号段所有时间的瞬时频率与瞬时振幅的复包络，得到每个信号段的峭度；

所述根据每个信号段每个时间上的频率集合和幅值集合确定每个信号段每个时间对应的瞬时频率，包括：对所述每个时间上的频率集合进行阈值化后进行分簇，得到每个时间上至少一个不相交的频率簇；

确定每个时间上至少一个频率簇的每个频率簇中最大幅值所对应的频率，将该频率作为该时刻的瞬时频率。

2.根据权利要求1所述的一种列车轴承故障特征精密提取与诊断方法，其特征在于，所7

述信号分离算子SSO中窗口宽度小于2。

3.根据权利要求1所述的一种列车轴承故障特征精密提取与诊断方法，其特征在于，所述对所述振动信号进行分层分段，得到至少一个信号段，包括：根据所述振动信号的信号长度确定最大允许分层数；

根据所述振动信号的信号长度、最大允许分层数确定实际分层数；

根据实际分层数对所述振动信号进行分层,得到至少一层信号；

对所述至少一层信号中的每层信号进行分段，得到至少一个信号段。

4.一种列车轴承故障特征精密提取与诊断设备，其特征在于，包括依次信号连接的信号获取单元、信号分层分段单元、峭度计算单元、带通滤波器构建单元和故障状态识别单元，所述信号获取单元用于获取列车待检测轴承的一振动信号；

所述信号分层分段单元用于对所述振动信号进行分层分段以得到至少一个信号段；

所述峭度计算单元用于基于信号分离算子SSO对所述至少一个信号段中的每个信号段进行处理，得到每个信号段的峭度；

所述带通滤波器构建单元用于确定所有信号段中峭度最高的信号段，根据峭度最高的信号段的中心频率和频率分辨率构建带通滤波器，并利用所述带通滤波器对所述振动信号进行滤波；

所述故障状态识别单元用于基于滤波后的振动信号得到故障特征频率，识别故障状态；

所述带通滤波器构建单元在用于确定所有信号段中峭度最高的信号段时，具体用于：根据每个信号段的峭度及对应的中心频率建立频率匹配结构图，或者，根据每个信号段的峭度及对应的频率分辨率建立频率分辨率匹配结构图；

根据所述频率匹配结构图或者频率分辨率匹配结构图确定所有信号段中峭度最高的信号段；

所述峭度计算单元在用于基于信号分离算子SSO对至少一个信号段中的每个信号段进行处理，得到每个信号段的峭度时，具体用于：对所述至少一个信号段中的每个信号段进行信号分离算子SSO计算，得到每个信号段每个时间上的频率集合和幅值集合；

根据每个信号段每个时间上的频率集合和幅值集合确定每个信号段每个时间对应的瞬时频率；

计算SSO输出结果的绝对值获得所述瞬时频率的瞬时振幅；

计算每个信号段所有时间的瞬时频率与瞬时振幅的复包络，得到每个信号段的峭度；

所述峭度计算单元在用于根据每个信号段每个时间上的频率集合和幅值集合确定每个信号段每个时间对应的瞬时频率时，具体用于：对所述每个时间上的频率集合进行阈值化后进行分簇，得到每个时间上至少一个不相交的频率簇；

确定每个时间上至少一个频率簇的每个频率簇中最大幅值所对应的频率，将该频率作为该时刻的瞬时频率。

5.一种列车轴承故障特征精密提取与诊断设备，其特征在于，包括依次通信连接的存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器用于读取所述计算机程序，执行权利要求1‑3任一所述的列车轴承故障特征精密提取与诊断方法。

6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于：当所述指令在计算机上运行时，执行权利要求1‑3任一所述的列车轴承故障特征精密提取与诊断方法。