本发明公开了一种基于小波能量、流形降维和动态时间规整的故障诊断与健康评估方法，以提高离心泵中轴承故障、叶轮故障及其混合故障的特征可分性，实现各种状态的诊断和健康评估。首先，应用小波包变换将采集到的离心泵振动信号分解为8个小波分量；提取每个分量的小波能量作为故障特征，得到八维故障特征向量；然后，应用流形学习方法对此八维特征进行降维，获取更具可分性、更简约稳定的三维特征向量；最后，基于该特征向量，应用动态时间规整方法度量测试数据与训练数据之间的距离，从而确定当前的故障状态，实现轴承故障诊断；同时，该距离值也可反映当前状态的健康度，实现离心泵健康状态的评估，具有很好的实际工程应用价值。