公开了核电循环水泵太阳轮故障检测方法，方法中，采集太阳轮原始信号，通过基于自适应噪声的完备经验模态分解获得本征模态分量，核主成分分析降维原始信号以及本征模态分量，对超过预定值的欧氏距离的本征模态分量采用小波软阙值函数法降噪；对降噪后的原始信号依次进行长度为1024的不重叠采样、快速傅里叶变换、时频域特征提取以及离差标准化处理，并随机划分原始信号为训练集样本和测试集样本；构建融合时频域特征的多尺度注意力残差卷积网络以获得原始信号中的多尺度信息并融合时频域典型特征，采用批归一化、最大池化、平均池化建立太阳轮卷积神经网络故障诊断模型，使用训练集训练故障诊断模型，最终实现循环水泵太阳轮的故障诊断。