本发明提供一种基于改进DCGAN的压缩机异常状态检测方法，包括：采集待检测的压缩机声音，生成未知类型的声谱图；搭建改进的DCGAN网络模型，包括生成器和判别器；其中，在生成器输入部分增加LSTM网络结构，用于通过非线性变换提取特征间的关联，在判别器输入部分增加Inception网络结构，用于对初始输入矩阵进行降维处理；将未知类型的声谱图输入到训练好的改进的DCGAN网络模型中进行预测，获得所属声音类别，判断压缩机状态是否异常。本发明通过搜集和自制各类压缩机异常声音数据集，并针对压缩机声音具体特征对现有算法进行针对性改进，提高检测分类效果。