本发明涉及设备状态检测预警技术领域，公开了一种设备劣化早期预警方法和系统，以通过对设备的运行状态的参数进行数据挖掘和分析，节省时间成本，并为工作人员准确和全面的掌握设备的劣化趋势提供了有效的科学依据；本发明的设备劣化早期预警方法包括根据能反映设备运行状态的测点建立预警监测模型；选取设备在时间步长内的正常运行参数数据作为预警监测模型的训练样本数据；采用K‑Means聚类算法对训练样本数据进行初步聚类分析，并将分析结果通过混合高斯模型进行迭代得到训练矩阵；进一步生成相似关系度矩阵，然后得到实时数据与训练矩阵中的各状态向量之间的隶属度矩阵，并得到与实时数据对应的期望值；计算实时数据与期望值的相似度。