石油钻井用往复泵(简称钻井泵)是石油钻机的关键设备，为了确保安全生产、实现设备的现代化管理，对钻井泵的状态监测和故障诊断的理论和方法展开研究，无论是在学术上还是在生产实际上都是十分必要的。 本文对钻井泵的状态检测和故障诊断方法和技术进行了研究和探讨，在理论和方法上取得了一定的突破。本文所作研究工作和成果主要体现在下述方面。 一、采用基于共振解调和模糊择近原则的谱分析技术成功地解决了钻井泵动力端轴承的故障识别问题，此方法是进行钻井泵轴承故障诊断的一种行之有效的新方法。 二、首次进行了钻井泵的油样跟踪分析，通过对三台不同运行时间的钻井泵的油样的铁谱和光谱的跟踪分析，找到了磨粒大小、特征和部分金属元素含量与故障程度的关系，发现油样分析法对于钻井泵动力端具有较高的故障诊断准确率，具有很好的应用前景，应进行深入研究。 三、研究了基于振动信号幅值域、频域和小波包分频带能量值的钻井泵液力端的神经网络诊断方法，进行了输入特征参数的优化组合研究，找到了对于液力端诊断准确率最高的输入特征参数组合。用BP与RBF网络分别进行了不同输入特征参数和网络参数下液力端状态监测与故障诊断效果的分析比较，得出了科学而又有实用价值的结论。 四、通过自制轴承试验台完成了轴承完好、轴承外圈有损伤、滚子有损伤等五种工况的重载运行跟踪试验，较好地掌握了轴承磨损损坏过程中各域参数的变化规律，为进行动力端寿命预测打下了坚实的基础。 五、用基于Bayes理论的可靠性分析技术，对钻井泵进行了运行可靠度分析计算；通过对钻井泵故障诊断系统和运行可靠性分析系统的研究，认为为了达到状态信息资源共享，进一步提高钻井泵的故障诊断和可靠性预测的准确率，同时又有效地节约诊断和分析的工作量，可实现状态监测与可靠性分析的融合。探讨了实现这种融合的方法和途径，提出了实现这种融合的几种具体方法。 六、提出了确定泵剩余工作寿命的计算模式。在轴承寿命理论计算方法的基础上，根据实际测试所得的经优选的各域信息作为状态识别神经网络的输入向量；利用诊断时所得的故障模糊贴近值和小波包分频带能量值的分布情况，综合确定神经网络训练和检测所需的输出向量，在神经网络输出的轴承的故障隶属度值的基础上，用运行可靠度进行加权，求得理论寿命计算公式的修正系数，从而求得轴承和钻井泵的剩余工作寿命。 七、在以上研究工作的基础上成功地研制出了钻井泵状态检测与故障诊断系统，此系统已在油田现场使用并取得了良好效果。