1.一种基于同步压缩变换的振荡燃烧故障检测方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的一种基于同步压缩变换的振荡燃烧故障检测方法，其特征在于：所述自适应滤波降噪处理包括，进行振荡燃烧故障检测时，区分噪声和实际的燃烧振荡信号，选择基于最陡下降法的自适应滤波器，滤波器结合噪声估计和信号增强；
3.如权利要求2所述的一种基于同步压缩变换的振荡燃烧故障检测方法，其特征在于：所述改进的本征正交分解方法包括，对滤波器处理后的火焰图像集合进行pod分析，得到本征模态和本征值，根据本征值的大小，选择能量最高的m个本征模态，形成一个新的模态集合，代表数据中最显著的空间特征；
4.如权利要求3所述的一种基于同步压缩变换的振荡燃烧故障检测方法，其特征在于：所述开发实时同步压缩变换算法包括，通过同步压缩算子对时频变换的系数进行重排，将信号在时频平面任一点处的时频系数移到能量的重心位置，增强瞬时频率的能量集中程度，在傅里叶变换的基础上套用一个窗函数，将信号时域进行分割，通过窗函数滑动得到不同时刻窗口下的频率分布情况，再将这些短时频谱依时序进行排列，描述信号频率成分的时变规律；
5.如权利要求4所述的一种基于同步压缩变换的振荡燃烧故障检测方法，其特征在于：所述多参数联合分析包括，对传感器收集的数据进行分析，了解分布和特性，通过优化算法调整参数，经过多次迭代，找到最佳的参数组合；
6.如权利要求5所述的一种基于同步压缩变换的振荡燃烧故障检测方法，其特征在于：所述重建三维火焰形态包括，结合多参数联合分析的结果，利用计算机视觉算法重建火焰的三维形态；
7.如权利要求6所述的一种基于同步压缩变换的振荡燃烧故障检测方法，其特征在于：所述故障预测模型包括，比较计算出的火焰状态和火焰形态与正常行为阈值，计算结果超出预设的阈值范围，则认为存在异常行为；
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的一种基于同步压缩变换的振荡燃烧故障检测方法的系统，其特征在于：包括数据采集模块、本征正交分解方法模块、同步压缩变换模块、多参数联合分析模块、三维火焰形态重建模块、故障检测模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。