本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的全回转舵桨状态监测方法及系统，获取各子工况的样本数据集合，样本数据集合包括同属于一个采样时间的全回转舵桨的振动数据序列和声音数据，先对振动数据序列进行处理，得到各子工况的工况相似度并进行筛选，进而根据筛选结果，计算各子工况的声音相似度，并进行筛选，得到目标声音相似度，结合当前工况下在当前行驶速度下的全回转舵桨的实际声音数据以及标准声音数据，计算声音频域特征指标，然后结合实际振动数据序列和标准振动数据序列，计算置信度，最后根据置信度判断全回转舵桨的运行状态，得到比较准确的全回转舵桨的运行状态的监测结果，提升监测准确性。