針對傳統的示功圖識別方法對抽油機井進行故障診斷存在人工選取示功圖特征,識別準確度低等問題,基于人工智能理論,提出一種卷積神經網絡(CNN)和支持向量機(SVM)相結合的示功圖智能識別模型。利用卷積神經網絡對示功圖圖像特征自動提取,利用支持向量機根據提取的深層圖像特征給出故障診斷結果。結果表明,將CNN與SVM結合用于示功圖識別不僅省去了人工選取示功圖特征這一環節,而且識別準確度也高達99.71%,測試性能優于其他識別模型。該模型的提出為抽油機井故障的快速準確診斷提供了可行的解決方案,對油田高效作業具有重要意義。