本发明公开了烟气热水型溴化锂制冷机组的故障预测方法及系统,故障预测方法包括:步骤一,采集制冷机组的运行状态系统变量Xi;步骤二,设置制冷机组的故障模式变量Ej;步骤三,建立正常运行状态数据库和故障运行数据库;步骤四,采用基于Sigmod的数据归一化方法对运行状态数据进行处理;步骤五,采用基于量子深度置信网络进行故障预测。本发明可有效解决溴化锂制冷机组的结构庞大难观察、部件多且相互耦合性强、运行工况多变造成难准确预测故障的关键技术难题,实现了溴化锂机组的智能实时故障预测并准确定位故障位置,对烟气热水型溴化锂机组的安全稳定并高效运行、降低维护成本、延长使用寿命具有十分重要的意义。
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