随着我国经济和石油工业的迅速发展,油田抽油机以传统的人工操作和维护远远不能满足现代化石油生产的要求。为了有效提高我国油田的生产效率和管理水平,同时保障石油生产的安全和降低人工劳动强度,可将远程实时监控和故障诊断相结合的方法应用于油田生产。本课题以抽油机故障诊断和在线监控为研究对象,开展游梁式抽油机在线故障诊断监控器的研究,以高性能的单片机为核心,采用多种传感器、GPRS无线数据通信技术,建立合理的数据处理算法,开发了一种基于GPRS抽油机在线故障诊断监控器。本文首先叙述了抽油机的工作原理及结构组成,综述了目前国内外抽油机在线监控技术的发展状况,分析了基于GPRS抽油机在线故障诊断监控器研究与实现的现实意义。提出了抽油机在线故障诊断监控器研究的综合思路,并以此作为本文的研究思路,展开了相应的研究工作。通过分析油田生产的特殊要求,研究了基于GPRS抽油机在线故障诊断监控器总体结构。根据抽油机在线故障诊断监控器的性能指标和功能要求,设计了监控器的组成结构,提出了故障诊断的方法,并详细讨论了监控器的电磁兼容性。抽油机在线故障诊断监控器以C8051F020单片机为核心,研究与设计了传感器与信号处理电路、人机交互模块、电动机器停控制、通信模块接口等,并使该硬件系统具有多种传感器接口和通信接口。本文完成了抽油机在线故障诊断监控器软件设计。基于Keil C软件开发平台,以C语言为编程工具,实现系统初始化、数据采集、参数分析与故障诊断和无线通讯等功能。在研究中发现示功图数据采集数据量大与GPRS网络的传输量有限的矛盾。根据前人基于BP神经网络对数据压缩的方法,本文试用BP神经网络算法拟和抽油杆载荷相对于时间的曲线。根据在实验室仿真结果,该算法可以达到较好的数据压缩效果。通过实验室的模拟运行和数据采集结果分析,基于GPRS抽油机在线故障诊断监控器的研究与设计是可行的。通过对各检测点的数据采集和分析,能有效的掌握抽油机实时运行状态,并能对其故障做出诊断。