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

　　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，機械退化過程也具有隨機性和非線性的特點，針對這些挑戰，本文提出了一種工作狀態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監督聚類方法來識別水泵運行工況，在此基礎上，采用粒子濾波的方法來識別設備在所識別的運行條件下的未來狀態，進行預測，進行缺陷嚴重性分析，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場試驗研究，驗證了自適應預測方法與傳統預測方法相比的有效性。