本发明公开一种强化异构图神经网络的人机物协同异常状态检测方法，包括采集工业生产中的智能生产线上的多种传感器测控系统的数据，形成状态检测的原始数据；确定多源异构的原始数据之间的关联，建立异构信息网络图，利用强化图神经网络进行表示学习和分类，得到异常状态检测判别器；自动探索元结构，根据元结构进行信息聚合，实现异常状态检测。本发明为确保车间员工的生产安全，实现对于生产线设备、装配产品的全周期监测与及时维护，对于生产线设备、装配产品的全周期监测与及时维护，能够同步检测多源异构数据的人机物协同异常状态检测方法，从而满足对智能制造中对于生产线数据生命周期的监控需要。