本发明公开了一种基于神经网络的航空发动机传感器故障自诊断方法，属于航空发动机传感器故障诊断领域，包括以下步骤：建立航空发动机部件级模型，收集传感器历史参数数据库；基于神经网络设计概率分布函数预测模型；基于神经网络设计时间序列故障分类模型；结合概率分布突变预测模型和传感器故障分类模型，构建传感器故障自诊断框架，采用已搭建的故障自诊断框架实现涡扇发动机的传感器故障自诊断。本发明旨在解决传感器在只能访问自身本地历史数据的情况下的故障诊断问题，通过神经网络实现概率估计以解决信息不完善情况下的不确定性与随机性问题，并对传感器时间序列数据进行特征提取实现故障的分类。