本发明提供了一种基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位及预警方法，属电力技术领域。基于振动图谱和声波谱，提取GIL设备的振动特征量和声纹特征量，建立振动图谱和声波谱的关联及与GIL常见故障之间的映射关系，构建基于人工智能算法的GIL设备故障预警仿真模型，完善基于振动和声纹特征量提取的GIL设备故障联合定位技术。在周期性振动的情况下监控其振动信号，采用声学阵列传感器捕捉GIL在交流耐压试验时释放的声纹信息，由此进行GIL故障的准确定位。本发明解决了满足简单有效、经济、易操作、可行性高等要求，以便能够让工作人员在第一时间观测到GIL设备可能发生的故障的定位，便于及时的维修处理的问题。