随着油田开采的不断深入,开采环境变得更加复杂,抽油泵在数百米井下工作,极易导致卡泵故障发生。目前卡泵故障的诊断主要依靠监测人员利用已有经验知识对示功图进行分析,这导致卡泵故障诊断效率较低,工作人员任务繁重。传统的卡泵故障诊断方法已经不能满足油田智能化的发展,因此实现卡泵故障的智能诊断具有十分重要的意义。近年来,计算机通信和人工智能技术不断发展,为机采井卡泵故障诊断提供了一种新的解决办法。本文以机采井卡泵故障智能诊断方法为研究背景,在剖析了国内外故障诊断技术与示功图诊断方法的基础上,提出了一种基于示功图的机采井卡泵故障诊断方法,为卡泵故障的诊断与分析提供有效的服务。为将人工智能方法应用到卡泵故障诊断中,本文主要研究内容如下:1.对示功图理论及故障诊断智能方法进行相关研究:重点研究了示功图诊断原理,诊断的工作流程和相关的智能诊断算法,分析了智能技术在卡泵故障诊断中应用的可行性和优势,设计了基于示功图的机采井卡泵故障诊断模型,为卡泵故障诊断提供了新的方法。2.针对示功图数据的特点,采用了更为全面的特征提取方法,将Hu矩提取的示功图平移缩放不变性的矩特征和矢量数据压缩算法对载荷变化信息提取的压缩特征进行结合,在分类诊断上更能体现不同卡泵故障的差异。3.在分类器上,选择对小样本支持较好的支持向量机(Support Vector Machine,SVM),同时采用果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)来优化支持向量机的核函数参数与惩罚系数,并利用自适应步长来改进果蝇优化算法,从而使算法的效率更高。最后使用Adaboost算法来强化FOA-SVM分类器,通过Adaboost算法的不断迭代,均衡了各种卡泵故障类型在FOA-SVM分类器中的权重值,避免了针对某种故障误诊率较高的问题。4.以日常卡泵故障诊断业务的日常管理为应用背景,以卡泵故障诊断模型为基础,以提高卡泵故障诊断方面的智能化水平为目的,设计并开发卡泵故障诊断系统。详细描述了系统的总体设计、模块功能、关键技术等方面的内容,并通过真实环境下的数据进行测试和分析,系统在卡泵故障诊断方面表现良好。研究结果表明,基于示功图的机采井卡泵故障诊断方法能够较好的弥补当前卡泵故障智能化水平不高的问题,对卡泵故障诊断方法的研究具有重要的理论意义和实践价值。