抽油杆是油田生产的重要部件，抽油杆的失效会给油田造成巨大的经济损失。 无损检测技术的应用是在不损坏部件的情况下进行缺陷的检测，能够检测出不同的缺陷以及损坏程度，能够防患与未然，从而在抽油杆故障诊断中得到了广泛的应用。 无损检测信号的分析方法较多。传统的时域分析、频域分析和相关函数分析都得到了不断的改进；小波分析及神经网络等方法在定性地分析系统运动状态中得到广泛的应用；把分形理论应用于机械系统故障信号分析的研究方法目前正处于新的发展阶段，也是近年来学术界的新动向。而无论是那种分析方法的应用，定量地分析系统的故障状态是学术界一直关注的问题。 本文是分形方法应用于抽油杆无损检测信号分析的一种尝试。 本文编写了分形盒维数计算程序，并计算直线、正弦信号和标准分形曲线Cantor三分集的盒维数，与它们的标准维数进行对比，获得了较为准确的结果，验证了程序的正确性。 本文首先模拟抽油杆故障模式，进行了漏磁检测和涡流检测的试验，采集到了一系列已知故障的信号；然后利用小波除去噪声；然后应用分形原理，进行抽油杆无损检测信号的分析和提取信号的分形特性，并找出了盒维数序列值随信号的采样时间、采样点数变化而变化的特点；最后通过对各分形维数的计算分析，把盒维数作为故障特征量，对抽油杆漏磁检测和涡流检测信号数据的故障模式的判断。并对裂纹信号进行了定量的研究。也就是说本文对抽油杆无损检测信号既做了定性分析，又做了定量分析。 本文基于分形理论，计算抽油杆无损检测信号的盒维数，根据分维的数值，既可以定性，又可以定量地分析出抽油杆故障模式，从而实现对抽油杆的故障模式分析。