控制力矩陀螺在近轨道大型航天器上扮演着重要作,作为大航天器的姿态控制部件,控制力矩陀螺的寿命严重影响着航天器整体的寿命,所以对控制力矩陀螺的早期异常检测对于航天器系统的维护起着至关重要的作用。本文首先研究了控制力矩陀螺（CMG）的基本工作原理,了解故障可能发生位置,对测试数据进行去野值、填补缺失数据、等间隔重采样等数据预处理操作,对测试数据的采样特性和时域信号进行了分析。本文通过构建主元分析（PCA）模型对测试数据进行降维处理,通过统计量的计算对控制力矩陀螺测试数据进行了早期异常检测。还通过支持向量数据描述（SVDD）的方法将测试数据映射到高维空间,构建空间中的超球体,得到最终判定结果。利用综合虚警率、误警率和提前预警时间对两种方法进行对比分析。本文通过构建卷积神经网络（CNN）的方法对控制力矩陀螺早期健康状态进行划分,通过卷积、池化、全连接等操作对模型进行构建和参数优化,得到最终判定结果,利用可视化分析方法对实验结果进行了验证。