Para identificar eficazmente los signos de inestabilidad en el sistema aerodinámico de un compresor axial, se propone un algoritmo de entropía espectral singular de wavelet incorporado dentro de la transformada wavelet, la descomposición en valores singulares y la entropía de información para describir la complejidad de la distribución de las modalidades espaciales en el campo de flujo. Este tipo de diseño de identificación puede distinguir con precisión el límite entre los estados estables e inestables del campo de flujo interno desde la perspectiva de un sistema dinámico. Sobre la base del algoritmo de entropía de información, se ha diseñado el algoritmo de entropía espectral singular de wavelet para integrarse con las ventajas del análisis de transformada wavelet en la localización tiempo-frecuencia y la descomposición en valores singulares para el procesamiento de señales y la minería de datos. De este modo, se puede lograr el análisis cuantitativo de la definición de reconstrucción de una imagen del sistema mediante la solución de la entropía espectral singular de wavelet. Este método puede extraer automáticamente la información transitoria del modo espacial en el dominio tiempo-frecuencia. Evita eficazmente la desventaja de que la extracción de características sobre la información espacial no puede llevarse a cabo desde múltiples ángulos con el algoritmo de entropía de información único. En el procesamiento de datos de señales de inestabilidad a diferentes velocidades, el algoritmo de entropía espectral singular de wavelet muestra una mayor ventaja en la alerta temprana para el estancamiento del compresor. El resultado muestra que el valor de la entropía espectral singular de wavelet presenta una mutación obvia cuando el sistema aerodinámico se acerca al límite de inestabilidad. Según el umbral establecido, el algoritmo híbrido de identificación puede detectar el precursor de estancamiento alrededor de 23~96 r con anticipación. En comparación con el algoritmo de entropía de información único, el algoritmo híbrido de entropía espectral singular de wavelet puede cambiar a una identificación de precursor más temprana en aproximadamente 11~82 r. Este algoritmo híbrido de identificación establecido tiene en cuenta la no linealidad del sistema aerodinámico, proporcionando una nueva perspectiva para la identificación de inestabilidad de sistemas no lineales.