潜水泵状态监测方法

　　潜水泵在可变工作条件下的适应性预测，状态监测与预测对于提高潜水泵的可靠性和安全性，降低停机时间和维护成本至关重要。

　　由于潜水泵运行工况的复杂性和多样性，其数据分布特性呈现复杂的多变量分布，另一方面，机械退化过程也具有随机性和非线性的特点，针对这些挑战，本文提出了一种将工况识别和预测相结合的自适应预测方法。

　　基于高斯混合模型和期望算法，提出了一种基于多变量分布的无监督聚类方法来识别水泵工况，在此基础上，利用粒子滤波方法，对识别出的运行工况下的设备未来状态进行预测，进行缺陷严重度分析和剩余使用寿命估算。

　　预测结果的不确定度也被量化，并用仪器测量进行更新，通过对某油田潜水泵的现场试验研究，验证了自适应预测方法比传统预测方法的有效性。