当今国内外油田采油作业中,大多都是依靠人工举升方式进行的,而在人工举升方式中,有杆泵抽油又占据了绝大部分。这种抽油方法的抽油泵等设备大多工作于条件恶劣的野外环境中,地理位置分散,生产作业环境十分恶劣,加上抽油井井况复杂程度过高,抽油井极易出现各种故障,一旦故障处理不及时,轻则造成经济损失,重则造成毁井等重大事故。因此,快速准确的对油井工况进行分析判断对于采油产业中提高效率、节约成本与保障安全等方面具有重要的意义。本文以示功图信息和油井参数信息为研究对象,采用产生式规则专家系统进行抽油井故障诊断分类,并对其中产生式规则库的建立方法进行了研究改进。首先,对有杆泵抽油井的故障诊断方法发展历史进行了介绍,针对其中依托计算机技术的方法进行详细讲解。同时分析了有杆泵抽油井的完整采油流程,基于抽油泵的工作过程论述了示功图的形成过程以及其在故障诊断领域中的重要作用,对典型故障也进行了介绍,为后文提取特征打下了夯实的理论基础。其次,针对基于机理分析的示功图与油井参数信息特征提取方法进行了研究。本文选取了基于电参数转化示功图的方法,直接获得电参数后通过计算转换得到示功图。基于对采油流程的分析,采用对示功图进行机理分析后提取其中机理特征信息,并且与抽油井自身参数特征信息联合,构建新构特征参数,依靠专家经验分析不同工况的示功图特点与油井参数特点,对每种工况都进行了参数匹配。之后,构建产生式规则库搭配混合推理方式进行不同工况的诊断分类。在产生式规则库的建立方法研究中,采用决策树依托前文匹配的参数情况进行不同工况下产生式规则的建立,并基于粗糙集对ID3决策树中无法处理噪声数据的缺点进行约简改进,加快产生式规则库的构建速度,同时也提高其规则准确性。依托辽宁某油田现场数据进仿真实验,效果良好。最后基于Visual Basic设计开发了有杆泵抽油井实时故障诊断系统的上位机软件平台,基于JAVA设计开发了油田工作人员配套使用的APP,实现工作人员远程监控油井信息与实时工况的功能。目前,上位机软件平台在工业现场中运行良好,满足企业实际需求,达到其预期目标,APP也即将上线,可以使工作人员更方便的应用本系统。