旋转导向钻井稳定平台摩擦模型参数辨识研究

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1、石油仪器2011年第25卷第4期PETROLEUMINSTRUMENTS·计算机与通讯技术·旋转导向钻井稳定平台摩擦模型参数辨识研究王艳丽葛蕾袁立志。(1．陕西科技大学镐京学院陕西西安)(2．长庆油田分公司技术监测中心陕西西安)(3．川庆钻探工程有限公司长庆钻井总公司陕西西安)摘要：通过对旋转导向钻井稳定平台中摩擦现象的深入研究，确定了能够全面描述此摩擦现象的摩擦模型。并提出了采用神经网络的方法对其参数进行辨识，且利用MATLAB软件进行了仿真研究，仿真实验表明神经网络参数辨识的精度更高，这对提高平台的稳定性及自适应性有很大帮助。关

2、键词：稳定平台；LuGre摩擦模型；神经网络辨识中图法分类号：TP183文献标识码：B文章编号：1004．9134(2011)04．0083—03机和扭矩发生器上两个涡轮支撑轴承的摩擦阻力扭O引言矩、控制主轴旋转时的惯性扭矩及液压控制分配单元旋转导向钻进技术可以自动、灵活地调整井斜和上下盘阀之间的摩擦扭矩等。稳定平台的受力如图1方位，且具有轨迹控制精度高，井眼净化效果好、位移所示[2l。延伸能力强等特点，是导向钻井技术一次质的飞跃[--。1．2LuGre模型其中稳定平台是旋转导向钻井系统中的一个重要环LuGre摩擦模型是节，但它是一

3、个复杂的时变的非线性系统，且受多种因Cant,das[3]等人在1995年素的影响，诸如泥浆排量的大小、盘阀接触面积的大提出来的，其旋转运动的表小、盘阀弹簧力的大小以及稳定平台自身机械结构和达式为[]：控制仓内元器件特性等。于是，就必须对各子系统建rz=。z+d1dz+立不同近似程度的反映系统不同运动状态下的数学模型，从而进行系统的仿真和分析，以确保系统的各项性(1)图1稳定平台受力示意图能达到钻井技术指标，满足设计要求。通过辨识数学dz=一(2)模型，可以优选设计参数、预测系统性能、减少实物试验次数，从而大大节省研制经费。因此，模

4、型参数的辨crog()=+(一Tc)e-(o／0)(3)识在稳定平台的设计及控制中就显得尤为重要。式中，为摩擦表面的相对角速度，rad／s；为摩擦力矩，N·m；Tc为库伦摩擦力矩，N·m；为最大静1稳定平台中摩擦模型的确立摩擦力矩，N·m；为运动前的微观变形量的刚性1．1稳定平台中的摩擦现象系数，N·m／rad；为粘滞状态下相对运动表面间的相要使稳定平台能够在旋转的钻柱内保持稳定，就对形变量，rad；1为粘性阻尼系，N·m／(rad·S)；B必须使施加到平台上的力矩平衡。工作中的稳定平台为粘性摩擦系数，N·m／(rad·S)。受到一

5、个正向力矩F和一个反向力矩帆的共同作由于LuGre模型不仅考虑了粘性摩擦、库仑摩擦，用。其中正向力矩F为下涡轮发电机产生的控制力而且考虑了静态摩擦以及Stribeck负斜率效应，因此，矩；反向力矩L主要包括上涡轮发电机产生的摩擦LuGre摩擦模型能够较全面的描述稳定平台中的摩擦力矩、稳定平台主支撑轴承的摩擦阻力扭矩、涡轮发电现象。第一作者简介：王艳丽，女，1983年生，助教，2009年毕业于西安石油大学检测技术与自动化装置专业，现任教于陕西科技大学镐京学院，研究方向：模糊控制。邮编：712046石油仪器PETROLEUMINSTRU

6、MENTS断其是否在允许误差范围内，如果在，则停止辨识。如2基于权值边界问题的神经网络参数辨识果不是转到第(3)步。2．1网络模型结构3稳定平台摩擦模型参数辨识为了使所构造的神经网络模型与待辨识参数的系统的结构一致，因此需在了解系统数学模型的基础上3．1含有Lugre摩擦模型的伺服系统构造出神经网络的拓扑结构。对于一般的系统模型，含有Lugre模型的导向钻井稳定平台结构如图3可以遵循以下原则：所示(1)一般的BP网络中各神经元的激励函数要求为各个输入信号的加权和的函数。在这里可以将激励函数放宽为对各个输人作任意运算后的函数。即Y=．

7、厂[(X)]，式中y是网络的输出，是网络的输入，．厂(k)是激活函数，()是任意函数，由实际系统确定。图3含有Lugre模型的导向钻井稳定平台(2)神经元的激励函数一般采用系统模型中特定其中，r(t)为指令信号，(t)为转速，为电枢电的函数，偏差通常取b=0。阻，K为电机力矩系数，-，为转动惯量，为控制输(3)网络的权值取为待辨识的系统参数，或者取为入，为摩擦力矩。待辨识参数的函数。稳定平台伺服系统，可以用下面的微分方程表示：根据以上规定，可以用若干个简单的神经元及包=71一(4)含其参数的权值通过一定的连接方式来表示一个复杂为式(

8、1)所示的Lugre摩擦力矩。的系统。图2为～通用的神经网络系统参数辨识模3．2Lugre模型参数辨识型。3．2．1静态参数辨识1网络结构系统恒速运动时，即式(1)和(2)中的oz．=0，使两式变为：Ts=0+册(5)由=g()=g(