潛水泵在可變工作條件下的適應(yīng)性預(yù)測(cè)，狀態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)對(duì)于提高潛水泵的可靠性和安全性，降低停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本至關(guān)重要。

　　由于潛水泵運(yùn)行工況的復(fù)雜性和多樣性，其數(shù)據(jù)分布特性呈現(xiàn)復(fù)雜的多變量分布，另一方面，機(jī)械退化過(guò)程也具有隨機(jī)性和非線性的特點(diǎn)，針對(duì)這些挑戰(zhàn)，本文提出了一種將工況識(shí)別和預(yù)測(cè)相結(jié)合的自適應(yīng)預(yù)測(cè)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(jiān)督聚類方法來(lái)識(shí)別水泵工況，在此基礎(chǔ)上，利用粒子濾波方法，對(duì)識(shí)別出的運(yùn)行工況下的設(shè)備未來(lái)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)行缺陷嚴(yán)重度分析和剩余使用壽命估算。

　　預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定度也被量化，并用儀器測(cè)量進(jìn)行更新，通過(guò)對(duì)某油田潛水泵的現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)研究，驗(yàn)證了自適應(yīng)預(yù)測(cè)方法比傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的有效性。