Es inevitable que las piezas de las máquinas se desgasten en la producción, lo que provoca otras fallas mecánicas. Con la aparición del desgaste, la precisión y eficiencia de la maquinaria disminuyen gradualmente. El estado entre saludable y deteriorado se define como sub-salud. Al reconocer el estado de sub-salud de la maquinaria, se puede garantizar de manera efectiva la precisión y eficiencia, y prevenir la ocurrencia de fallas mecánicas. En comparación con la detección de fallas simple, la identificación de un estado de sub-salud tiene un significado práctico mayor. Por esta razón, se utilizan las características sonoras de la maquinaria recíproca a gran escala, combinadas con el concepto de detección OOD (fuera de distribución), y se propone un modelo para detectar el estado de sub-salud de la maquinaria. Se recopiló y organizó un conjunto de datos de sonido de un cepillo, y se realizó el reconocimiento del estado de sub-salud mecánica mediante un modelo que combina una red VGG y el esquema de establecimiento de umbrales de detección OOD. Finalmente, se añadió un módulo de toma de decisiones auxiliar, y se utilizó la distancia de Mahalanobis para representar las relaciones espaciales entre las muestras, mejorando aún más el efecto de reconocimiento.