简介： 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。