在当前世界石油生产中,特别是油田开发后期,有杆泵抽油方式占有很大比重。油田生产往往是在野外进行,地理位置分散,自然环境恶劣,井下工况复杂,造成抽油机的故障诊断不及时和故障处理不及时,严重影响油田的产量和经济效益。因此抽油机的故障诊断一直是油田生产领域的一个难题。及时分析抽油机工况,给出可靠的故障诊断结果和建议,对提高油田生产效率和经济效益有着及其重要的意义。在油田生产中,示功图是直接测量得到的,直观反映了抽油机的工作状态,是进一步分析抽油泵工作状态的主要依据。本文基于专家系统,在前人研究的基础上从新的角度出发提取示功图特征,然后建立一种新的故障诊断规则,定性分析和定量分析相结合,诊断故障类型并计算利润极限产油量,为经济运行提供建议。本文在最后设计并实现了基于井下示功图分析的抽油机故障诊断系统。论文主要工作如下:首先,论文介绍了故障诊断研究的发展和主要方法,说明了抽油机和抽油泵工作原理,描述了示功图的形成过程,为后面的井下示功图求解和图形特征提取做了铺垫。其次,利用已经广泛应用在工业生产上的抽油杆振动模型做井下示功图的仿真,由地面示功图绘出井下示功图;介绍专家系统,根据规则库的需要提取示功图图形特征,并建立专家系统规则库。引入经济运行主要计算指标,根据产油量给出经济运行建议。最后,介绍整体系统的实现。抽油机故障诊断系统是采用Java和MATLAB混合编程实现的,整个系统分为现场数据接收模块、故障诊断模块、经济运行分析模块、报警模块和规则库维护模块。给出系统测试过程和测试结果,并给出具体诊断示例。测试结果证明,本系统对高发故障识别准确度高,且根据极限产油量和实际产油量给出故障处理建议,具有很大的推广性和广阔的工业应用前景。