本发明提供的竖井钻机刀具磨损量预测系统，包括掘进管理系统、可编程逻辑控制器和BP神经网络模块，通过掘进管理系统的通讯及数据处理模块接受用户界面模块发送的样本数据及可编程逻辑控制器发送的钻进参数，并进行整合处理，生成样本数据集，使BP神经网络模块能够利用样本数据集进行训练验证，形成预测模型，在收到预测指令时，能够根据实时刀具机械参数、地层参数、钻进参数来预测刀具磨损量；本发明提供的预测方法，通过以米为单位采用加权平均及插值补充的方式获得样本数据集，再训练多个BP神经网络并结合高斯‑牛顿法优化调整，再根据各个BP神经网络的均方误差值进行评判，能够遴选出最贴合实际的预测模型，从而提升预测的准确性。