井用潛水泵在變工況下的適應性預測、狀態(tài)監測與預測對于提高井用潛水泵的可靠性和安全性、降低停機時(shí)間和維護成本至關(guān)重要。

　　由于井用潛水泵運行工況的復雜性和多樣性，其數據分布特征呈現出復雜的多元分布，另一方面，機械退化過(guò)程也具有隨機性和非線(xiàn)性的特點(diǎn)，針對這些挑戰，本文提出了一種工作狀態(tài)識別與預測相結合的自適應預測方法。

　　基于高斯混合模型和期望算法，提出了一種基于多變量分布的無(wú)監督聚類(lèi)方法來(lái)識別水泵運行工況，在此基礎上，采用粒子濾波的方法來(lái)識別設備在所識別的運行條件下的未來(lái)狀態(tài)，進(jìn)行預測，進(jìn)行缺陷嚴重性分析，估計剩余使用壽命。

　　預測結果的不確定度也通過(guò)儀器測量進(jìn)行了量化和更新，通過(guò)對某油田井用潛水泵的現場(chǎng)試驗研究，驗證了自適應預測方法與傳統預測方法相比的有效性。