蚌埠井用潜水泵的运行情况把控介绍

　　井用潜水泵在变工况下的适应性预测、状态监测与预测对于提高井用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。

　　由于井用潜水泵运行工况的复杂性和多样性，其数据分布特征呈现出复杂的多元分布，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，本文提出了一种工作状态识别与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运行工况，在此基础上，采用粒子滤波的方法来识别设备在所识别的运行条件下的未来状态，进行预测，进行缺陷严重性分析，估计剩余使用寿命。

　　预测结果的不确定度也通过仪器测量进行了量化和更新，通过对某油田井用潜水泵的现场试验研究，验证了自适应预测方法与传统预测方法相比的有效性。