石油在当今社会中起着重要作用,是当前人类社会不可或缺的一部分。目前开采石油的方式多种多样,而其中占主导地位的是有杆采油方式。有杆采油系统工作环境较为复杂,因而经常发生故障。这些故障严重阻碍了油田正常生产。对抽油机故障诊断技术的研究是很有必要的。通过物联网提取抽油机运行参数,可以实现对抽油机工作状态的实时监测。本文基于物联网对抽油机故障诊断方法进行研究,深入研究了基于专家系统以及基于最小二乘的抽油机故障诊断法,对比了两种方法的优缺点,并提出将两种方法结合的故障诊断思路。论文主要工作如下:(1)总结了物联网技术和抽油机故障诊断技术的研究现状,设计了故障诊断系统的硬件设备组成,详细研究了抽油机故障诊断系统网络组网过程,包括远程监测终端与传感器之间的Zig Bee组网以及远程监测终端与上位机之间的GPRS通信,设计了监测数据传输过程。(2)在介绍了抽油机工作原理以及示功图的基础上,研究了地面示功图与井下泵功图的转换方法——求解波动方程,给出了系统的理论基础。(3)研究了抽油机故障模式以及示功图的故障特征,建立了故障诊断专家系统,包括知识库的建立以及推理规则的实现,并对系统进行了测试。(4)研究了基于最小二乘的故障诊断系统,包括最小二乘故障诊断法的原理以及系统组建过程,并对系统进行了测试,论文对比了故障诊断专家系统以及最小二乘故障诊断系统,提出了两种方法结合的诊断思路。分析表明,本系统能够更好的进行故障诊断,能够满足油田故障诊断的需求。