1.一种油井故障智能化分析决策系统的故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：
第一步，功图转化，数据采集模块将采集得到设备参数传输至运行监控模块，更新专家数据库后由故障诊断系统单元将地面测的示功图转换为井下有杆泵示功图，完成功图转换，步骤如下：
建立波动方程，公式如下：
式中：u(x,t)为抽油杆柱在x深度处的横截面在t时刻的位移；x为深度；t为时间；a为应力在抽油杆柱上的传播速度；c为阻尼系数；
其上、下边界条件的傅里叶级数表示及初始条件公式如下：
其中：f(x,t)为柱塞在位移x、时刻t时的载荷；D(t)为悬点在t时刻的位移；U(t)为光杆在时刻t时的位移；σn、τn、vn、δn为傅里叶系数；
通过分离变量及傅里叶变换可以求出u(x,t)：
根据胡克定律，可以求得
式中：
On(x)＝(knchβnx+δnshβnx)sinαnx+(unchβnx+vnshβnx)cosαnx (5)Pn(x)＝(knchβnx+δnchβnx)cosαnx+(μnchβnx+vnshβnx)sinαnx        (6)根据波动方程的解u(x,t)，f(x,t)及其边界条件将井上获取的地面示功图转换为井下泵功图；
第二步，对明显特征功图进行分类为需要神经网络分析和不需要神经网络分析，需要神经网络分析的功图进入第三步，不需要神经网络分析的功图进入第四步；
第三步，根据不同故障功图变化，需要神经网络分析的功图分别采用几何法、网格法和傅里叶描述子法对功图特征值进行提取，之后进入第五步；
第四步，根据不同故障功图变化，不需要神经网络分析的功图采用灰度矩阵对功图特征值进行提取，之后进入第六步；
第五步，根据数据采集模块采集的生产数据结合第三步提取的功图特征值，调用单井模板库和区块模板库对故障进行诊断分析，之后进入第七步；
第六步，根据数据采集模块采集的生产数据结合第四步提取的功图特征值，运用欧式距离分类进行诊断分析，之后进入第七步；
第七步，得出故障诊断结果，对故障诊断结果进行现场验证，若现场验证正确，则将相应故障诊断结果统计数自动加1次；若现场验证错误，则修正故障诊断结果并将该单井功图作为模板存入相应的单井模版库中；
其中：
所述油井故障智能化分析决策系统包括数据采集模块、远程测控模块、服务器、数据库连接模块和功能模块，数据采集模块包括电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪，所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪均与远程测控模块通信连接，所述服务器内设有生产数据库和专家数据库，远程测控模块与生产数据库通信连接，生产数据库与数据采集模块单向通信连接，专家数据库与数据库连接模块双向通信连接，所述功能模块包括登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块，登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块均与数据库连接模块双向电连接；
所述专家数据库包括系统库、数据监测库、用户信息库、设备信息库、专家知识库、案例库和模板库；所述登录模块设有登陆管理单元和数据库连接管理单元，所述运行监控模块设有监控生产数据库单元和更新专家数据库单元，所述状态预警模块设有故障监测预警单元，所述故障分析模块设有故障查询系统单元、故障诊断系统单元和模板库管理单元，故障预测模块设有故障预测单元，所述决策方案模块设有故障管理系统单元和决策方案系统单元，所述设备信息模块设有设备信息管理单元和设备维护系统单元，监控生产数据库单元输出端与更新专家数据库单元输入端相连接，更新专家数据库单元第一输出端与故障监测预警单元输入端相连接，故障诊断系统单元输出端与故障监测预警单元输入端相连接，更新专家数据库单元第二输出端与故障诊断系统单元输入端相连接；所述登录管理单元与用户信息库相连接，数据库连接管理单元与系统库相连接，所述监控生产数据库单元、更新专家数据库单元、故障监测预警单元、故障查询系统单元、故障预测单元、故障管理系统单元均与数据监测库相连接，故障诊断系统单元、模板库管理单元均与模板库相连接，决策方案系统单元分别与专家知识库和案例库相连接，设备信息管理单元和设备维护系统单元均与设备信息库相连接。
2.根据权利要求1所述的油井故障智能化分析决策系统的故障诊断方法，其特征在于在第三步中，几何法特征值提取是基于泵功图进行几何操作获取特征值，对所述泵功图提取的几何特征值为:上冲程始点A、左下面积A1、左上面积A2、右上面积A3、右下面积A4、上行变形结束点B、下行变形结束点D、上死点C、曲线质心G、最小载荷Fmax和最小载荷Fmin。
3.根据权利要求1所述的油井故障智能化分析决策系统的故障诊断方法，其特征在于在第三步中，所述的网格法特征值提取，对功图图像进行网格化处理，将示功图分解成若干个形状、大小相同的网格，对有示功图穿过的网格赋值“1”，对于其它网格，以功图穿过的网格为中心，当其位于功图外部时，每远离一格，灰度值减去1，当位于功图内部时，每远离一格，灰度值增加1，计算灰度矩阵的灰度均值、灰度方差、灰度偏差、灰度峰度、灰度能量、灰度熵六个特征参数，公式如下：
灰度均值：
灰度方差：
灰度偏差：
灰度峰度：
灰度能量：
灰度熵：
以此作为特征值与标准特征值进行比较。
4.根据权利要求1所述的油井故障智能化分析决策系统的故障诊断方法，其特征在于在第三步中，傅里叶描述子法特征值提取是对功图进行傅里叶级数展开表征功图形状，即沿示功图轮廓线的一个动点P(l)的坐标变化是一个以功图周长为周期的周期函数，该函数可以用傅里叶级数表示，其系数a(k)称为傅里叶描述子，表达式如下：
进行归一化后公式：
式中 是对傅里叶系数a(k)取模；由于变换后的高频系数较小，因此，通常只选取低频系数作为特征值，根据对功图的傅里叶变换可知，当k>20时，傅里叶描述子变得十分小，故选取k＝20。
5.根据权利要求1或2或3或4所述的油井故障智能化分析决策系统的故障诊断方法，其特征在于所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪分别采集现场的电机电流和功率参数、油温参数、油管压力参数和套管压力参数、动液面深度、抽油机载荷功图和角位移功图并通过无线通信传输至远程测控模块，流量传感器和可燃气体检测仪分别采集现场的油井产液量和可燃气体浓度并通过有线通信传输至远程测控模块；或/和，所述远程测控模块为RTU远程测控终端。
6.一种油井故障智能化分析决策系统的故障预测方法，其特征在于包括以下步骤：
第一步，提取单井近期的5组正常示功图的特征值，之后进入第二步；
第二步，将单井近期5组正常示功图的特征值与模板库中正常示功图进行对比，计算相似度，之后进入第三步；
第三步，建立数据的动态模型，即GM(h,n)模型，其微分方程是时间域的连续函数，h为方程阶数，n为变量个数，微分方程如下公式所示：
则微分方程的系数向量 为：
采用最小二乘法求解，结果为：
式中 为A组成的分块矩阵，之后进入第四步；
第四步，当发现特征值与正常示功图匹配的越来越低时，对下一组示功图数据进行预测，判断其是否会发生故障；若满足偏离界限，立即通过故障监测预警单元进行预警；
其中：
所述油井故障智能化分析决策系统包括数据采集模块、远程测控模块、服务器、数据库连接模块和功能模块，数据采集模块包括电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪，所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪均与远程测控模块通信连接，所述服务器内设有生产数据库和专家数据库，远程测控模块与生产数据库通信连接，生产数据库与数据采集模块单向通信连接，专家数据库与数据库连接模块双向通信连接，所述功能模块包括登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块，登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块均与数据库连接模块双向电连接；
所述专家数据库包括系统库、数据监测库、用户信息库、设备信息库、专家知识库、案例库和模板库；所述登录模块设有登陆管理单元和数据库连接管理单元，所述运行监控模块设有监控生产数据库单元和更新专家数据库单元，所述状态预警模块设有故障监测预警单元，所述故障分析模块设有故障查询系统单元、故障诊断系统单元和模板库管理单元，故障预测模块设有故障预测单元，所述决策方案模块设有故障管理系统单元和决策方案系统单元，所述设备信息模块设有设备信息管理单元和设备维护系统单元，监控生产数据库单元输出端与更新专家数据库单元输入端相连接，更新专家数据库单元第一输出端与故障监测预警单元输入端相连接，故障诊断系统单元输出端与故障监测预警单元输入端相连接，更新专家数据库单元第二输出端与故障诊断系统单元输入端相连接；所述登录管理单元与用户信息库相连接，数据库连接管理单元与系统库相连接，所述监控生产数据库单元、更新专家数据库单元、故障监测预警单元、故障查询系统单元、故障预测单元、故障管理系统单元均与数据监测库相连接，故障诊断系统单元、模板库管理单元均与模板库相连接，决策方案系统单元分别与专家知识库和案例库相连接，设备信息管理单元和设备维护系统单元均与设备信息库相连接。
7.根据权利要求6所述的油井故障智能化分析决策系统的故障预测方法，其特征在于第三步中，GM(1，1)模型的建模原理为：
(1)设原始序列为X(0)，有：
X(0)＝[x(0)(1),x(0)(2),...,x(0)(n)]                         (22)
对原始序列X(0)进行一次累加生成序列X(1)，得到：
X(1)＝[x(1)(1),x(1)(2),...,x(1)(n)]                          (23)原始序列X(0)与一次累加生成序列X(1)中的对应数据之间的关系为：
(2)建立GM(1，1)模型的白化微分方程为：
GM(1，1)模型的灰微分方程为：
x(0)(k)+az(1)(k)＝b k＝1,2,..,n                       (26)
公式(26)中，a为发展系数，b为灰作用量，均为待辨识的参数，x(0)(k)为灰导数，z(1)(k)为背景值，背景值的计算公式如式(27)：
(3)设待求参数 Y＝[x(0)(2),x(0)(3),...,x(0)(n)]T
根据最小二乘原理，计算微分方程的解为：
(1) (0)
(4)令x (0)＝x (0)，则原始序列的预测公式为：
式(30)中： 为x(0)(k)的拟合值， 为第k+1个预测值。
8.根据权利要求6或7所述的油井故障智能化分析决策系统的故障预测方法，其特征在于所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪分别采集现场的电机电流和功率参数、油温参数、油管压力参数和套管压力参数、动液面深度、抽油机载荷功图和角位移功图并通过无线通信传输至远程测控模块，流量传感器和可燃气体检测仪分别采集现场的油井产液量和可燃气体浓度并通过有线通信传输至远程测控模块；
或/和，所述远程测控模块为RTU远程测控终端。
9.一种油井故障智能化分析决策系统的决策方案使用方法，特征在于包括以下步骤：
第一步，在进行故障诊断结果之后，根据故障类型进行问题描述，在案例库中进行案例检索，之后进入第二步；
第二步，通过决策方案模块查找该故障解决方案是否在数据库中，若数据库中有解决方案，则得到存在解决方案的结论之后进入第三步，如果未找到对应的解决方案，用户针对诊断结果分析后添加相应的解决方案，补充数据库，结束；
第三步，判断解决方案中是否存在满意的解决方案，若没有满意的解决方案用户可自行设计适合的解决方案，并将解决结果以案例形式添加到案例库，结束；如寻找到满意的解决方案，之后进入第四步；
第四步，如果有满意的方案，根据用户的选择，将该解决方案采纳次数自动加1，在下次寻找方案时，优先显示采纳次数最多的方案，之后结束；
其中：
所述油井故障智能化分析决策系统包括数据采集模块、远程测控模块、服务器、数据库连接模块和功能模块，数据采集模块包括电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪，所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪、流量传感器和可燃气体检测仪均与远程测控模块通信连接，所述服务器内设有生产数据库和专家数据库，远程测控模块与生产数据库通信连接，生产数据库与数据采集模块单向通信连接，专家数据库与数据库连接模块双向通信连接，所述功能模块包括登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块，登录模块、运行监控模块、状态预警模块、故障分析模块、故障预测模块、决策方案模块和设备信息模块均与数据库连接模块双向电连接；
所述专家数据库包括系统库、数据监测库、用户信息库、设备信息库、专家知识库、案例库和模板库；所述登录模块设有登陆管理单元和数据库连接管理单元，所述运行监控模块设有监控生产数据库单元和更新专家数据库单元，所述状态预警模块设有故障监测预警单元，所述故障分析模块设有故障查询系统单元、故障诊断系统单元和模板库管理单元，故障预测模块设有故障预测单元，所述决策方案模块设有故障管理系统单元和决策方案系统单元，所述设备信息模块设有设备信息管理单元和设备维护系统单元，监控生产数据库单元输出端与更新专家数据库单元输入端相连接，更新专家数据库单元第一输出端与故障监测预警单元输入端相连接，故障诊断系统单元输出端与故障监测预警单元输入端相连接，更新专家数据库单元第二输出端与故障诊断系统单元输入端相连接；所述登录管理单元与用户信息库相连接，数据库连接管理单元与系统库相连接，所述监控生产数据库单元、更新专家数据库单元、故障监测预警单元、故障查询系统单元、故障预测单元、故障管理系统单元均与数据监测库相连接，故障诊断系统单元、模板库管理单元均与模板库相连接，决策方案系统单元分别与专家知识库和案例库相连接，设备信息管理单元和设备维护系统单元均与设备信息库相连接。
10.根据权利要求9所述的油井故障智能化分析决策系统的决策方案使用方法，其特征在于所述电参数采集模块、温度传感器、压力传感器、动液面测量仪、一体化示功仪分别采集现场的电机电流和功率参数、油温参数、油管压力参数和套管压力参数、动液面深度、抽油机载荷功图和角位移功图并通过无线通信传输至远程测控模块，流量传感器和可燃气体检测仪分别采集现场的油井产液量和可燃气体浓度并通过有线通信传输至远程测控模块；
或/和，所述远程测控模块为RTU远程测控终端。