电动潜油离心泵是目前国内外各大油田机械采油的主要设备之一,具有排量大、扬程高、操作管理方便等特点。然而,潜油电泵机组的综合故障率较高,给油田造成重大损失。实践证明,振动过大往往是引发潜油电泵机组故障的根源之一。因此,对潜油电泵振动状态的监测和预测,可以对机组的故障进行提前预测,实行超前管理和预知维护,以便做到防患于未然,减少机组故障带来损失、降低维修费用。作为一种工程实用性高的新理论,灰色预测理论在机械状态预测领域正在得到广泛的应用。本文详细阐述了灰色系统理论及最常用的灰色预测模型——GM(1,1)预测模型(静态GM(1,1)预测模型)。但是,GM(1,1)模型对于原始数列的平稳性要求较高、数列连线趋势只能为内凹型、灰平面较大。针对以上不足,本文使用了原始数据的动平均平滑法、趋势凸凹变换法、等维递进动态GM(1,1)模型,达到扩展GM(1,1)预测模型使用范围,增强预测精度的目的。同时,应用静态GM(1,1)预测模型和动态GM(1,1)预测模型对某油田一口运行的潜油电泵井机组振动状态进行建模预测。实践证明,这两种灰色预测模型的精度均为98%以上,预测误差均小于5%,灰色预测法对电潜泵振动状态的预测是成功的；动态灰色预测模型由于实时地加入了新的信息,提高了灰区间的白色度,具备了跟踪特性,因此预测误差比静态GM(1,1)预测模型预测误差小,预测效果更好。在灰色预测方法的基础上,用组态王6.53和Matlab7.1联合开发了潜油电泵机组振动状态在线监测软件。通过生产井的数据测试,软件稳定有效,可作为潜油电泵井生产管理的有效工具。