旋转导向钻井工具稳定平台控制功能试验研究

为了实现在全旋转状态下的钻井导向控制,在调制式旋转导向钻井工具内设置了一个可以自动调整和保持工具面角度的稳定平台。设计了基于角速度和角位置串级控制的惯导稳定平台功能的试验样机。通过以电动机为动力的齿轮驱动和全流量清水涡轮驱动的功能试验,对稳定平台的算法和控制参数进行了调试。在发电机转速为500～800r/min、下盘阀转速约为60r/min和摩擦扭矩为0.8～7.5N·m的工作条件下,系统阶跃响应调整时间约为3s,试验结果证明了系统设计和控制方案的可行性和有效性。     

原油库实时检测系统设计与实现

采用了IPC系列工业控制计算机及相应的采集板,设计并实现了对胜利01油田原油库来油量、外输油量、密度、油罐的液位及储量等多种参数进行实时检测的计算机系统,特别在原油罐液位的实时检测方面提出了全新的测量方法。     

车道线检测的PSPNet改进算法

车道线检测已成为智能驾驶领域研究的一项重要课题,而实际应用时,常出现车道线分割不准确、实时检测能力不佳的问题。为此本文提出一种金字塔场景分析网络的改进算法。在编码结构的基础上搭建主体网络PSPNet,选用MobileNet v2轻量级网络作为编码器的主干网络,减少了整体网络的计算复杂度及参数量;网络中添加了空洞卷积,并在不同层间实现特征融合,扩充了模型感受野,同时丰富了局部特征;最后用自适应直线拟合算法对各类型车道线拟合。本文使用Caltech车道线数据集进行测试,实验结果显示,改进后的PSPNet算法对不同类型的车道线均有较好的分割结果,与PSPNet算法相比精度和交并比分别提升了3.91%、4.14%,且FPS达28帧/s,本文算法的分割精度和推理速度均优于其他对比算法。     

基于深度残差网络和GRU的SqueezeNet模型的交通路标识别

Existing traffic road sign recognition methods are all based on convolutional neural networks. As the number of the model network layers increases, the recognition accuracy will also be improved, but there are still some problems such as the reduction of efficiency and the increase of the number of parameters. Therefore, an improved SqueezeNet model combining deep residual network with GRU neural network (SqueezeNet IR GRU) is proposed. In order to enhance the learning efficiency, ELU function is used as the activation function. To avoid the disappearance of gradients when the network layer is too deep, a deep residual network is introduced to guarantee the stability of the model, GRU neural network that can memorize the important past features is utilized. Experiments were performed on the Cafir 10 and GTSRB datasets, and their recognition accuracy rates are above 99.13% and 88.25%respectively. The experimental results show that the SqueezeNet IR GRU model not only reduces the parameter amount greatly, but also its convergence, stability and recall rate are all much better than others.     

预置旋转正交坐标系测量精度分布解析

预置旋转正交坐标系在姿态测量时可增强原始信号幅度,较大地提高了姿态测量的总体精度.通过解算传感器三轴相对误差公式的方法,对预置旋转正交坐标系测量精度分布进行深入分析,研究了预置旋转正交坐标系姿态测量各区域的精度分布特征.图例表明,三轴相对误差在大角度井斜均存在极值点,并且三轴传感器输出相对误差随井斜和工具面角变化而变化.在小角度姿态测量时利用预置旋转的正交坐标系是比较理想的.     

旋转导向钻井稳定平台的广义预测控制研究

研究了旋转导向钻井稳定平台的摩擦问题,建立了带摩擦的稳定平台广义被控对象的数学模型。针对稳定平台摩擦的不确定性,为了提高稳定平台系统的控制精度和稳定性,提出了阶梯式广义预测控制算法,既保留了传统广义预测控制的优点,又避免了在线求解逆矩阵,同时使算法的安全性得到了提高。将改进算法应用于稳定平台的工具面角控制,并进行了仿真。仿真结果表明,上述算法具有较高的控制精度和良好的动态性能,并且对时变的摩擦干扰具有较强的抗干扰能力,对系统参数摄动具有良好的鲁棒性。     

自主存储式水力压裂过程井下测试系统设计

水力压裂过程的井下测试是压裂效果评价、改进压裂工艺的重要依据.在进行井下测试时,由于实际作业时间常与计划时间有较大差异,经常造成预先按作业计划设定存储的且存储容量有限的井下测试仪对关键时段没有记录.论文中分析了压裂作业井下压力曲线在不同作业时段的特征,提出了以压力、压力梯度作为特征参数来判定压裂作业所处时段的简单逻辑判别方法,并设计了自主存储策略和基于单片机的仪器电路.测试实验表明该方法是有效的,仪器可自主对关键时段的参数进行密集采样和存储.     

旋转导向钻井工具涡轮电机电磁转矩前馈控制

钻井液流量的大范围变动容易导致旋转导向钻井工具空间角度位置控制的适应性差,具体表现为系统在某钻井液流量条件下整定的控制参数,在其他流量条件下常常是不稳定的,出现角度的振荡摆动、控制失稳。通过对涡轮电机电磁转矩与钻井液流量和控制信号动态关系的分析,建立了涡轮电机的动力学模型,模型表明电磁转矩的大小与流量和控制作用的乘积有一定比例关系,电磁转矩随钻井液流量呈动态变化,从而导致了控制的失稳。基于此提出了一种乘积型电磁转矩电压前馈补偿方法,经过前馈补偿后的电机电磁转矩的大小只与控制作用相关,而与钻井液流量无关,从而将一个非线性时变环节变换成了一个线性时不变环节;通过仿真分析与台架试验均验证了该方法的有效性,为实现平台系统在钻井液流量宽范围变化条件下的稳定控制提供了一种简便有效方法。     

旋转导向钻井稳定平台控制对象动态特性研究

调制式旋转导向钻井系统中的稳定平台具有与一般过程控制对象完全不同的特殊结构和工作方式。钻铤内无固定支撑点的圆周旋转运动状态角的控制方法具有许多特点。通过试验对稳定平台对象的动态特性进行了深入研究,应用稳定平台试验中所采集到的动态数据及工程中常用的最小二乘法对稳定平台对象参数模型进行了辨识,并对辨识结果进行了对比分析。其动态数学模型可以用二阶Ⅰ型带一定纯滞后表示。不同数据组的辨识结果表明,所用参数估计方法具有良好的一致性。研究了对象特性中的一些非线性问题,并提出了相应的解决措施。     

基于89C51单片机的远程数据采集系统设计

介绍了一种以89C51单片机作为主控制器的远程数据采集系统。阐述了该系统的工作原理、硬件构成及软件设计方案，并利用VC＋＋6．0编写了相应的通讯程序。