1.一种基于信号处理的牵引拉伸运动状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集牵引拉伸装置在不同运行状态下的多通道原始信号，进行归一化与滤波处理，提取相位分量与幅值分量，构建包含轨迹变化结构与时序离散特征的信号图谱数据集；

S2、依据信号图谱数据集中的相位分量，建立时间序列索引下的结构响应映射关系，构建反映牵引拉伸状态变化过程的自演化特征图；

S21、根据信号图谱数据集中各通道的相位分量信息，提取时间序列索引下的通道级相位分量序列，构成相位分量矩阵；

S22、基于所述相位分量矩阵，建立相邻时间点之间结构响应变化的测度关系，构建结构响应映射向量，数学模型为:；

其中，表示时间索引t处的结构响应强度；

S23、将所有时间索引下的结构响应映射向量按时间顺序组合，构成自演化特征图，数学模型为:；

其中，为最终形成的自演化特征图；

S3、将自演化特征图与幅值分量进行时序对齐，构造通道级特征矩阵组，生成多通道特征表示图；

S31、根据所述自演化特征图与所述信号图谱数据集中提取的幅值分量，建立时间索引映射函数，将幅值分量在时间维度上与结构响应时间索引对齐，构建对齐后的幅度矩阵的数学模型为：，；

S32、根据幅度矩阵，在每一通道上自演化特征值与对齐后的幅值在时间维度上按顺序组合，构建通道级特征矩阵组，所述每一通道的通道级特征矩阵的联合特征列向量表示为：；

S33、将所有通道对应的通道级特征矩阵沿通道集合C的维度进行堆叠，得到多通道特征表示图，数学模型为：；

S4、根据多通道特征表示图，采用结构路径感知的卷积映射策略，引入路径耗散因子，执行通道间差异传播与响应组合操作，得到多通道深度特征图；

S5、计算深度特征图各通道的时间能量分布，引入能量束缚因子，建立通道间调度关联矩阵，对原始特征进行方向性重构，生成方向增强的能量调节特征图；

S6、将方向增强特征图中各通道的特征向量按时间步依次拼接，得到反映牵引拉伸状态变化的特征序列；

S7、构建牵引拉伸运动状态监测信号处理模型，输入信号图谱数据集，依次经过步骤S2至S6，进行迭代训练直至收敛，实现牵引拉伸运动状态监测信号的优化处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于信号处理的牵引拉伸运动状态监测方法，其特征在于，所述信号图谱数据集，包括获取牵引拉伸装置在不同运行状态下采集的多通道原始信号数据，包括牵引力响应信号、生理监测信号、肌电信号、运动加速度信号与姿态角度传感信号，通过分时采样方式建立连续时间窗口下的时序响应序列，对所述信号数据执行归一化与滤波处理，提取幅值特征与相位变化量，构建表征能量分布结构与动态变化趋势的通道特征图谱，并按通道维度堆叠形成包含轨迹变化结构与时序离散采样特征的信号图谱数据集。

3.根据权利要求2所述的一种基于信号处理的牵引拉伸运动状态监测方法，其特征在于，构建多通道深度特征图的过程包括：S41、根据所述多通道特征表示图，构建结构路径感知的卷积映射策略，定义路径映射核张量，数学模型为：；

其中，表示第通道在第r个特征维度和时间位置s向第通道传结构路感知卷积权重；

S42、基于路径信息密度和通道传播强度的指数衰减关系，构建路径耗散因子，数学模型为：；

其中，表示通道c1与c2间的路径通达强度，α>0为调控因子；

S43、执行通道间差异传播操作，定义每一时刻t下的通道响应差异量，构建通道间差异传播调因子矩阵，数学模型为:；

其中，表示通道c1与c2在时间t的响应差异调节因子；

S44、基于路径映射权重张量、路径耗散因子与传播调节因子矩阵，组合生成多通道深度特征图，数学模型：；

其中，表示在时间点t上第c2通道的深度特征响应值。

4.根据权利要求3所述的一种基于信号处理的牵引拉伸运动状态监测方法，其特征在于，构建方向增强的能量调节特征图过程包括：S51、计算所述多通道深度特征图中各通道在时间维度上的能量分布，构建能量映射矩阵，数学模型为：；

其中，表示深度特征图中通道c在时间点t上的值，表示对应时间点的能量响应值；

S52、基于能量映射矩阵，计算通道之间在时间维度上的能量协同变动强度，构建调度关联矩阵，数学模型为：,;

其中，表示通道i与通道j的能量协同因子；

S53、根据调度关联矩阵，构建方向性调节节点系数集合，对原始深度特征进行方向性重构，生成方向增强的特征图，数学模型为：。

5.根据权利要求4所述的一种基于信号处理的牵引拉伸运动状态监测方法，其特征在于，构建方向增强的能量调节特征图过程包括：S501基于时间点能量项与调节灵敏度的反比衰减关系，构建能量束缚因子，数学模型为：；

其中，β>0表示能量调节灵敏度系数，∈(0,1]表示时间点t上方向增强特征更新的压缩程度；

S502、将方向增强特征图与能量映射矩阵进行通道维度加权融合，生成方向增强的能量调节特征图，其数学模型为:；

其中，表示融合后在通道c时间点t上的方向增强特征值。

6.根据权利要求5所述的一种基于信号处理的牵引拉伸运动状态监测方法，其特征在于，构建牵引拉伸状态演化特征序列过程包括：S61、将方向增强的能量调节特征图中各时间步上通道响应值组合构建时间特征向量，其数学模型为：；

其中，表示在当前时间步下由各通道特征组成的向量形式响应；

S62、将各时间步对应的时间特征向量按照时序依次拼接，构建牵引拉伸状态演化过程的特征序列矩阵，数学模型为：，

其中，表示牵引拉伸过程中多通道动态特征响应的有序表达结构。