1.一种基于随机共振系统的水下推进器故障特征增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）进行水下机器人推进器故障试验，采集水下机器人的动态信号；

（2）将动态信号输入到双稳态随机共振系统中，得到朗之万方程；

（3）采用四阶的龙格-库塔法对朗之万方程求解，得到随机共振系统输出信号；

（4）基于修正贝叶斯算法对随机共振系统输出信号进行处理，得到故障特征序列，将故障特征序列中的最大值作为故障特征值；

（5）对双稳态随机共振系统的结构参数进行优化，重复步骤（2）至步骤（4）得到多个故障特征值；

（6）以多个故障特征值中的最大值对应的故障特征序列作为故障特征增强结果；

所述步骤（5）中设置双稳态随机共振系统结构参数，，并采用排列组合的方式将其输入双稳态随机共振系统，得到组不同结构参数的双稳态随机共振系统，从而得到个故障特征值。

2.根据权利要求1所述的水下推进器故障特征增强方法，其特征在于，所述步骤（5）中使用蚁群算法调节结构参数优化双稳态随机共振系统，对双稳态随机共振系统的结构参数a的取值范围[Amin，Amax]、b的取值范围[Bmin，Bmax]进行网格划分，按照随机放置的原则把蚂蚁分配到网格单元处，每个单元对应一组结构参数组合[a，b]，让每一列上的蚂蚁遵循随机的原则寻找下一个单元位置，把此单元对应的结构参数组合[a，b]输入双稳态随机共振系统。

3.根据权利要求2所述的水下推进器故障特征增强方法，其特征在于，所述步骤（6）中更新蚂蚁所在单元的信息素浓度，对每一列上的蚂蚁所选中的单元是否收敛于同一个单元进行判断，如果收敛于同一个单元，选出各列中信息素浓度最高的单元，否则让每一列上的蚂蚁遵循随机的原则寻找下一个单元位置；对信息素浓度最高的单元处所对应的结构参数值，缩小其取值区间范围，然后进行寻优，直至评价函数值收敛或达到最大迭代次数，获得最优结构参数ah与bh，此时故障特征值最大，其对应的故障特征序列作为故障特征增强结果。

4.根据权利要求1所述的水下推进器故障特征增强方法，其特征在于，所述步骤（5）中使用遗传算法调节结构参数优化双稳态随机共振系统，将双稳态随机共振系统的结构参数组合[a，b]作为个体，结构参数a的寻优范围为[Amin，Amax]，结构参数b的寻优范围为[Bmin，Bmax]，随机生成N个初始个体，采用轮盘赌选择法对父代个体进行选择，计算父代种群适应度，将父代个体解码后的a、b值输入双稳态随机共振系统。

5.根据权利要求4所述的水下推进器故障特征增强方法，其特征在于，采用轮盘赌选择法对父代个体进行选择，将选中的父代个体进行交叉、变异操作，得到子代个体，种群进化寻优，子代个体作为下一代的父代个体进行迭代，直到适应度函数收敛或达到最大的迭代次数，获得最优结构参数ah与bh，此时故障特征值最大，其对应的故障特征序列作为故障特征增强结果。

6.根据权利要求1至5任意一项所述的水下推进器故障特征增强方法，其特征在于，所述步骤（2）中对动态信号进行多分辨率小波分解，得到小波近似分量，将小波近似分量输入到双稳态随机共振系统中。

7.根据权利要求1所述的水下推进器故障特征增强方法，其特征在于，所述步骤（2）中朗之万方程为：其中，为双稳态随机共振系统输出信号，a、b为系统的结构参数，为双稳态随机共振系统输入信号，n为水下机器人动态信号数据长度。

8.根据权利要求1所述的水下推进器故障特征增强方法，其特征在于，所述步骤（3）中龙格-库塔法采用公式为：其中，h为步长；k为正整数，。

9.一种权利要求1至8任意一项所述水下推进器故障特征增强方法的增强系统，其特征在于，包括采集模块，用于进行水下机器人推进器故障试验，采集水下机器人的动态信号；

信号处理模块：用于将动态信号输入到双稳态随机共振系统中，得到朗之万方程；采用四阶的龙格-库塔法对朗之万方程求解，得到随机共振系统输出信号；基于修正贝叶斯算法对随机共振系统输出信号进行处理，得到故障特征序列，将故障特征序列中的最大值作为故障特征值；

优化模块，用于对双稳态随机共振系统的结构参数进行优化；根据优化的结构参数再多次通过信号处理模块处理；

故障增强模块，用于以多个故障特征值中的最大值对应的故障特征序列作为故障特征增强结果。