摘要
司钻人员在钻进过程中需要根据地层变化不断调整钻进参数,钻进效果依赖于司钻人员经验,对一些复杂工况的反应很难做到及时、准确。智能钻进系统通过检测到的钻探状态参数来实现钻进参数的自动控制,是目前钻探领域研究的热点和难点。钻进参数驱动系统具有非线性、大延时的特点,很难获得精确的数学模型,所以传统的控制方式效果并不理想。BP神经网络具备提取样本中复杂映射规律的能力,对实钻过程7个主要监控参数与3个与钻压和转速相关的控制信号数据进行分析和处理。首先进行归一化处理,然后采用神经网络算法对数据进行训练、验证与测试,建立监控参数与控制信号之间的映射关系,得到了输入与输出控制参数之间的连接矩阵,为建立钻压和转速智能控制方案提供了参数依据。
煤矿机械 
2020年第05期 
