1.基于频响函数和运行响应特征诊断复杂装置早期故障的方法，所述的复杂装置包括诸多构件经过多种装配形式组合到一起进而在恶劣环境下完成特定复杂运动的装置，其特征在于，包括以下步骤：a）在分析研究典型复杂装置主要磨损、松动、裂纹与卡滞性故障的形式和部位的基础上，将冲击激励传感器和振动响应传感器设置在可能出故障部位的两端，初选各频响函数的激励和响应测试点；

b）实验室条件下测试典型复杂装置多个频响函数，分析各频响函数曲线的峰值、频率、损耗因子及分布规律特征，找出主要磨损、松动、裂纹与卡滞性故障情况的特征变化，并从中优化出装置运行状态进行响应测试的各测试点；

c）根据力锤激励的有效频率范围设置信号采样频率，分别实施现场频响函数和运行状态响应特征的测试；

d）将现场测试的各频响函数曲线和运行状态相同响应点测试的频域曲线进行关联，在频域内完成相关性分析，给出对应主要故障的运行状态响应的时频域特征参数；

e）提取特征参数后，进行数据融合分析微小差异和变化，对于微弱的早期磨损、松动、裂纹与卡滞性故障，做相对熵与深度学习网络相结合的早期故障分类识别。

2.根据权利要求1所述的基于频响函数和运行响应特征诊断复杂装置早期故障的方法，其特征在于，所述分别实施现场频响函数和运行状态响应特征的测试时，两者所用的测试频率范围和频率分辨率一致。

3.根据权利要求1所述的基于频响函数和运行响应特征诊断复杂装置早期故障的方法，其特征在于，现场频响函数的测试为间隔监测，运行状态响应特征测试为连续监测。