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

　　由于井用潛水泵運行工況的復(fù)雜性和多樣性，其數(shù)據(jù)分布特征呈現(xiàn)出復(fù)雜的多元分布，另一方面，機械退化過程也具有隨機性和非線性的特點，針對這些挑戰(zhàn)，本文提出了一種工作狀態(tài)識別與預(yù)測相結(jié)合的自適應(yīng)預(yù)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監(jiān)督聚類方法來識別水泵運行工況，在此基礎(chǔ)上，采用粒子濾波的方法來識別設(shè)備在所識別的運行條件下的未來狀態(tài)，進行預(yù)測，進行缺陷嚴重性分析，估計剩余使用壽命。

　　預(yù)測結(jié)果的不確定度也通過儀器測量進行了量化和更新，通過對某油田井用潛水泵的現(xiàn)場試驗研究，驗證了自適應(yīng)預(yù)測方法與傳統(tǒng)預(yù)測方法相比的有效性。