本发明公开一种基于融合信号时域能量与时频熵的水下推进器故障程度辨识方法，将水下机器人速度信号故障信息、推进器控制信号故障信息等两个单一方面的故障信息进行有机融合，进而得到更全面的融合故障信息，并从融合故障信息中提取时域能量、时频熵等多域故障特征，用于构造故障样本，最后基于支持向量域描述算法对故障样本进行分类，得到水下推进器故障程度。本发明专利提取的故障特征与故障程度的映射关系唯一，且能够实现推进器故障程度分类，分类精度达到95％以上。