石油钻井用往复泵是石油开采行业中的关键设备,且钻井泵工作条件恶劣,经常发生故障,易影响正常的生产作业。实际生产中对于往复泵的状态监测、维修和管理还几乎停留在上世纪80、90年代的水平。针对当前往复泵状态监测和故障诊断的实际情况,结合油样分析技术在国内、国际的发展趋势,本文主要以三缸单作用活塞式钻井泵为具体研究对象,将油样分析技术引入到往复泵状态监测和故障诊断中。在理论研究的基础上,总结江苏油田多年的钻井泵使用经验,进行了往复泵状态监测、故障诊断与寿命预测的通用性软件系统研究。本文将模糊理论、神经网络等应用于铁谱图像的自动识别,利用MATLAB编程实现了铁谱磨粒图像的智能化识别,避免了人工分析时个体经验的限制,提高了磨粒识别的准确率。制定了一套适合于钻井泵的取样和分析规范,为系统分析的准确性奠定了基础。利用Access数据库开发软件,制作了便于用户操作的数据库系统,解决了监测数据的动态存储问题。系统中添加了各项输入数据的预处理模块和自动导入功能,避免了大量数据的人工输入,提高了数据输入的速度和准确率。为了提高油样分析和故障诊断的效率和准确率,本文提出了单项诊断与融合诊断视情进行的思想。单项诊断可以避免冗余分析,提高效率,适用于润滑状态良好的情况;融合诊断分析全面,准确率高,适合于润滑状态较差的情况。系统的寿命预测功能不仅考虑了机械部件的设计寿命,还将状态监测的结果加以综合分析,为设备的维护和维修提供了可靠依据。大量的现场采样和试验分析,证明了基于润滑油的往复泵状态监测的有效性和实用性,同时也验证了本研究系统的功能和可靠性。同时,本文还针对钻井泵提出了状态监测的具体措施,指出水污染控制和泥浆污染控制是钻井泵维护的关键所在。