本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种基于机器学习的常减压装置生产模拟方法及系统，包括：S1：采集常减压装置不同工况下的工况数据；S2：将所有工况数据按照同一时刻进行对齐建立工况数据集；S3：将工况数据集划分为训练数据集、验证数据集；S4：建立基于机器学习的常减压装置生产模拟模型；S5：计算每个参数组合下的模型在验证数据集上的预测值与真实值之间的均方根误差；S6：选取均方根误差均值最小的参数组合下的模型并保存；S7：根据已保存的常减压装置生产模拟模型。本发明无需按照理论对常减压装置进行机理建模，采用真实的常减压装置生产数据，基于机器学习方法建立常减压装置生产模拟模型，避免理论值与实际值的偏差的问题。