潛水泵在可變工作條件下的適應性預測，狀態監測與預測對于提高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。

　　由于潛水泵運行工況的復雜性和多樣性，其數據分布特性呈現復雜的多變量分布，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，本文提出了一種將工況識別和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工況，在此基礎上，利用粒子濾波方法，對識別出的運行工況下的設備未來狀態進行預測，進行缺陷嚴重度分析和剩余使用壽命估算。

　　預測結果的不確定度也被量化，并用儀器測量進行更新，通過對某油田潛水泵的現場試驗研究，驗證了自適應預測方法比傳統預測方法的有效性。