本发明公开了一种基于神经网络的变桨系统故障预测方法，包括，利用数据采集与监视控制系统采集变桨系统的运行数据，并对所述运行数据进行数据预处理；将所述经预处理后的运行数据划分为训练集和测试集，利用所述训练集构建过程记忆矩阵；结合所述过程记忆矩阵构建初始变桨距故障诊断模型，并利用所述测试集对变桨距故障诊断模型进行训练；直至训练次数达到设定的训练迭代次数时停止训练，进而获得变桨距故障诊断模型；将所述变桨系统的运行数据输入至所述变桨距故障诊断模型，通过所述变桨距故障诊断模型输出变桨系统的故障诊断结果。本发明能准确地识别变桨系统的故障，且具有较强的抗干扰能力。