本发明涉及一种柴油机曲轴轴承磨损程度预测方法及系统，属于柴油机曲轴轴承领域，利用互补集合经验模态分解和奇异值分解相结合的方法提取每种磨损程度对应的加速振动信号样本的特征，互补集合经验模态分解相较于EMD和EEMD可以更好的消除已添加的高斯白噪声所产生的影响，使重构误差更小，奇异值分解具备良好的稳定性，互补集合经验模态分解和奇异值分解相结合可以很好的对振动信号进行特征提取，并根据提取的特征利用模拟退火算法优化循环神经网络，提高原有循环神经网络模型的预测准确率，进而提高了柴油机曲轴轴承磨损程度预测的准确性。