Разработка современных и перспективных ЛА характеризуется повышением степени электрификации основных систем и их исполнительных механизмов, реализующих выходной сигнал механической природы. К таким исполнительным механизмам в зависимости от типа и размерности ЛА могут относится следующие электромеханические системы: приводы рулевых поверхностей и механизации, механизмы перестановки стабилизатора, электродвигатели силовой установки и др. В то же время в связи с развитием вычислительных систем и методов интеллектуального анализа данных становится возможным обеспечить повышение безопасности электромеханических систем и снизить затраты на сервисное обслуживание путем их оснащения средствами ранней диагностики неисправностей. Ранняя диагностика неисправностей предполагает решение задач классификации и прогнозирования технического состояния электромеханических систем. Для решения этих задач в работе предложен подход, содержащий схемы обработки данных, обоснование выбора диагностических сигналов, алгоритмы анализа данных и критерии оценки их эффективности. Данный подход был опробован на данных, полученных при моделировании функционирования сервопривода рулевой поверхности БЛА. В результате были разработаны алгоритмы ранней диагностики с использованием методов интеллектуального анализа данных и проведена оценка их эффективности.