1.一种曲轴加速疲劳试验的方法，其特征在于，包括：S1、建立曲轴裂纹深度随循环次数变化的经验模型：y＝a exp(bx)+c exp(dx)；

S2、对建立的经验模型优化，获得曲轴剩余寿命预测模型的递推公式：y其中，y

S3、建立曲轴剩余寿命预测的状态转移方程和观测方程，其中，状态转移方程为曲轴剩余寿命预测模型的递推公式，观测方程为：其中：

S4、基于建立的曲轴剩余寿命预测的状态转移方程和观测方程作为现验数据，采用粒子滤波算法对曲轴疲劳寿命进行预测。

2.根据权利要求1所述的一种曲轴加速疲劳试验的方法，其特征在于，建立曲轴裂纹深度随循环次数变化的经验模型：y＝aexp(bx)+cexp(dx)的具体步骤如下：S101、获取曲轴裂纹深度随循环次数的增加而增加的试验数据；

S102、对获得的试验数据进行非线性拟合，得到非线性函数；

S103、依据曲轴的裂纹深度随循环次数增加变化规律拟合误差最小的原则对比不同的拟合公式得到的结果，选择双指数经验模型。

3.根据权利要求2所述的一种曲轴加速疲劳试验的方法，其特征在于，所述步骤S103中，依据曲轴的裂纹深度随循环次数增加变化规律拟合误差最小的原则对比不同的拟合公式得到的结果具体如下：引入拟合优度值R其中，y

4.根据权利要求1所述的一种曲轴加速疲劳试验的方法，其特征在于，所述步骤S4中，基于建立的曲轴剩余寿命预测的状态转移方程和观测方程作为现验数据，采用粒子滤波算法对曲轴疲劳寿命进行预测的具体步骤如下：S401、初始状态

设置初始化迭代次数t＝0，粒子数目N以及算法中所涉及的各种参数值，用大量的粒子模拟x(t)，粒子在空间里面均匀的分布，并将粒子群中的所有粒子初始权重值均设置为1/N；

S402、预测状态

从已知的过程噪声ω

式中，x

S403、重要性采样

设置迭代次数t＝t+1，从重要性密度函数S404、校正阶段

计算各粒子的权重值，对预测粒子进行权重评估，计算粒子集中的所有粒子的权重值S405、权值归一化

进行权值归一化，

S406、重采样

计算有效粒子数N

S407、状态输出

进行状态输出；

S408、迭代是否结束

判断是否结束，如果结束则退出，否则转向第S302步。

5.根据权利要求3所述的一种曲轴加速疲劳试验的方法，其特征在于，在获取曲轴裂纹深度随循环次数的增加而增加的试验数据后，所述步骤S101中，还包括对获取的试验数据进行处理加工，把前面一部分曲轴裂纹萌生的曲轴裂纹深度和对应的循环次数的数据舍弃掉。

6.根据权利要求3所述的一种曲轴加速疲劳试验的方法，其特征在于，所述步骤S101中，获取曲轴裂纹深度随循环次数的增加而增加的试验数据的具体步骤如下：曲轴疲劳试验台加载强化载荷对曲轴进行循环，计算其失效时的循环次数。

7.根据权利要求4所述的一种曲轴加速疲劳试验的方法，其特征在于，所述步骤S304中，有效粒子数N

8.根据权利要求1所述的一种曲轴加速疲劳试验的方法，其特征在于，还包括如下步骤：S5、对曲轴疲劳寿命进行预测得到的疲劳寿命和应力进行对数处理，通过最小二乘法，对所得到的疲劳寿命和应力进行拟合，得到零件应力和疲劳寿命之间的对数线性关系；

S6、根据之前通过拟合得到的线性关系的基础上，使用其中一个疲劳寿命的加载弯矩作为Q式中，FS

S7、对第i个试件测得的母体疲劳极限的估计值进行排序，并计算中位秩：其中，

在此基础上采用正态分布模型进行分析，获得实际工程所需要的曲轴在50％存活几率下的疲劳极限载荷。