1.Coiflet离散小波下非对称罚稀疏正则化脉冲提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S100：利用加速度传感器拾取旋转机械设备关键件退化运行的振动加速度数据；

步骤S200：对振动加速度数据进行预处理，剔除数据序列中的异常点与突变点；

步骤S300：在Coiflet离散小波框架下，构建非对称罚稀疏正则化目标成本函数模型；

步骤S400：利用交替方向乘子法求解构建的非对称罚稀疏正则化目标成本函数模型，得到隐藏在背景噪声中的周期性稀疏瞬时脉冲分量；

步骤S500：利用时频谱分析方法对周期性稀疏瞬时脉冲分量中的故障特征频率进行提取，完成故障诊断；

所述步骤S300中在Coiflet离散小波框架下构建非对称罚稀疏正则化目标成本函数模型的具体步骤如下：步骤S301：利用加速度传感器采集含故障设备的振动信号可表达为：   （1）

式（1）中， 为含噪声的观测信号， 为待估计稀疏脉冲分量， 为外界干扰噪声，信号Y，X以及噪声NOISE均可看作一维低秩矩阵；

步骤S302：构建新的非对称罚稀疏正则化目标成本函数模型为：式（2）中，W为Coiflet离散小波变换，w为Coiflet离散小波变换系数，为待估计的Coiflet离散小波变换系数，一维低秩矩阵Y的小波变换系数为w=WY；λ>0与ξ>0为正则化参数， 为平滑奇异值分解罚函数， 为处处可微的非对称罚函数；

为差分矩阵，D1为一阶差分矩阵，即 ；

D2为二阶差分矩阵，即 ；

为一维低秩矩阵WY‑w的Frobenius范数；p为罚函数尺度因子；

系数a1,j与a2,j决定罚函数的波形尺度，ɛ为平滑值小数；

步骤S303：利用分段函数思想，非对称罚函数 构造为：  （3）

式（3）中，ɛ为平滑值小数，k为不对称参数；

步骤S304：根据待估计的Coiflet离散小波变换系数 ，则待估计的稀疏脉冲分量可表T达为 ，其中，W 为Coiflet离散小波反变换，满足帕斯瓦尔定理 ；

所述步骤S400中所述的利用交替方向乘子法求解构建的非对称罚稀疏正则化目标成本函数模型，得到隐藏在背景噪声中的周期性稀疏瞬时脉冲分量的具体步骤为：步骤S401：以罚函数尺度因子p=1为例，构建非对称罚稀疏正则化目标成本函数模型退化为：步骤S402：根据交替方向乘子法思想，将公式（4）改写为：

     （5）

其中，函数g（1 U）为 ；

函数g（2 V）为 ；

步骤S403：增广拉格朗日函数可表达为：  （6）

利用交替方向乘子法求解上述增广拉格朗日函数：子问题1：   （7a）

子问题2：   （7b）

子问题3：      （7c）其中，拉格朗日参数μ>0，拉格朗日参数的初始值为μ=WY；

对于子问题1，通过合并二次项可得到：    （8）

利用平滑快速软阈值收缩方法计算得到待估计的小波变换系数：    （9）

其中，平滑快速软阈值收缩方法的表达式为：  （10）

对于子问题2： ；

即 为广义核范数最小化问

题，将U‑D进行奇异值分解 ，则子问题2可计算得到：    （11）

T

最后，待估计的稀疏脉冲分量可表达为 ，其中，W 为小波反变换，满足帕斯瓦尔定理 。