1.一种旋转机械故障诊断中的重复瞬变信号提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，从机械设备上采集监测信号x(t)，并初始化Morlet小波函数的参数，包括带宽fb和中心小波频率fc；fb的下限值为X1，上限值为X2；fc的下限值为R1，上限值为R2；令fb＝Xm和fc＝R1，其中Xm为[X1、X2]间的一个固定值；

步骤S2，使用Morlet小波函数对监测信号x(t)进行小波变换，得到不同尺度的小波系数；

步骤S3，计算小波系数的Shannon熵E(fc,fb)；

步骤S4，若fc小于R2，则将fc增加一个步长Tc，返回步骤S2，循环迭代；直到fc等于或大于R2时结束循环；

步骤S5，将当前循环迭代过程中最小的Shannon熵E(fc,fb)对应的fc作为最佳中心小波频率参数fco；

步骤S6，令fc＝fco和fb＝X1；

步骤S7，使用Morlet小波函数对监测信号x(t)进行小波变换，得到不同尺度的小波系数；

步骤S8，计算小波系数的Shannon熵E(fc,fb)；

步骤S9，若fb小于X2，则将fb增加一个步长Tb，返回步骤S7，循环迭代；直到fb等于或大于X2时结束循环；

步骤S10，将当前循环迭代过程中最小的Shannon熵E(fc,fb)对应的fb作为最佳带宽参数fbo；

步骤S11，在fc＝fco和fb＝fbo的条件下，使用Morlet小波函数对监测信号x(t)进行小波变换，得到不同尺度的小波系数；

步骤S12，计算得到的所有不同尺度小波系数的平方包络；

步骤S13，对所述平方包络进行傅里叶变换，得到傅里叶系数即平方包络谱；

步骤S14，计算上述傅里叶系数的负熵SES(ai)；

步骤S15，在傅里叶系数负熵SES(ai)的指导下，选择SES(ai)大于设定阈值的尺度ai，得到相应的小波系数；

步骤S16，对得到的小波系数先去噪再重构重复瞬变信号。

2.如权利要求1所述的旋转机械故障诊断中的重复瞬变信号提取方法，其特征在于，Morlet小波函数如公式(1)所示；

其中，t表示时间。

3.如权利要求2所述的旋转机械故障诊断中的重复瞬变信号提取方法，其特征在于，小波变换如公式(2)所示；

其中，a表示尺度因子，b表示移位因子，*表示复共轭计算；WT(a,b)为得到的不同尺度的小波系数。

4.如权利要求3所述的旋转机械故障诊断中的重复瞬变信号提取方法，其特征在于，小波系数的Shannon熵计算公式如公式(3)所示；

其中pi是基于小波系数计算的分布序列。

5.如权利要求4所述的旋转机械故障诊断中的重复瞬变信号提取方法，其特征在于，平方包络的计算公式如公式(4)所示；

2

ω(ai,bt)＝|WT(ai,bt)|            (4)其中，ai是尺度因子a中的某一个，bt是某一时刻的移位因子。

6.如权利要求5所述的旋转机械故障诊断中的重复瞬变信号提取方法，其特征在于，对所述平方包络进行傅里叶变换，得到傅里叶系数即平方包络谱的公式如公式(5)所示；

其中Fs表示采样频率，α表示循环频率，在0～Fs之间；L‑1表示bt的总个数。

7.如权利要求6所述的旋转机械故障诊断中的重复瞬变信号提取方法，其特征在于，所述pi的计算公式如公式(6)所示；

8.如权利要求6所述的旋转机械故障诊断中的重复瞬变信号提取方法，其特征在于，计算上述傅里叶系数的负熵SES(ai)的公式如公式(7)所示；