權(quán)利要求書： 1.一種小型智能鉆機(jī)的控制方法，其特征在于，包括以下步驟；

步驟一：根據(jù)鉆井工藝要求確定小型智能鉆機(jī)的組成，通過分析自動送鉆控制系統(tǒng)的整個過程，詳細(xì)設(shè)置小型智能鉆機(jī)控制系統(tǒng)，根據(jù)鉆井參數(shù)得出傳遞函數(shù)并在Simulink中設(shè)計出自動送鉆系統(tǒng)控制框圖；

步驟二：采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別巖性模型，采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入層包含4個神經(jīng)元，分別對應(yīng)輸入的平均鉆壓、鉆頭平均轉(zhuǎn)速、平均扭矩及平均機(jī)械鉆速，輸出層包含2個神經(jīng)元，分別對應(yīng)所需識別的2類巖性，構(gòu)造鉆進(jìn)參數(shù)樣本并在軟件MATLAB中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別工具箱，輸入為鉆井參數(shù)數(shù)據(jù)集，輸出為巖性數(shù)據(jù)矩陣，隱含層節(jié)點數(shù)為10，進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練、驗證和測試，實現(xiàn)巖性識別；

步驟三：結(jié)合步驟一和步驟二，結(jié)合模擬巖樣鉆進(jìn)試驗，獲得的包括鉆速、轉(zhuǎn)速和鉆壓敏感鉆進(jìn)參數(shù)，作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行巖性識別，并單獨分析自動送鉆部分每個控制環(huán)節(jié)的數(shù)學(xué)物理模型，設(shè)計每個環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)，通過結(jié)合實際的自動送鉆控制系統(tǒng)的鉆井關(guān)系將三個控制環(huán)節(jié)通過接口連接；

所述步驟一中控制系統(tǒng)是三環(huán)控制系統(tǒng)，包括液壓環(huán)節(jié)、絞車調(diào)節(jié)鉆速環(huán)節(jié)及對鉆具的上提下放進(jìn)行控制的鉆壓環(huán)節(jié)，液壓系統(tǒng)采用閥控電液伺服控制,輸入量是電液伺服閥端的電流信號,輸出量是液壓缸的輸出壓力,電液伺服閥傳遞函數(shù)確定為速度環(huán)是通過液壓盤式剎車的制動力來實現(xiàn)，通過分析壓力P與鉆具下

放速度之間的關(guān)系建立速度環(huán)的控制框圖；根據(jù)鉆速與鉆壓之間的關(guān)系設(shè)計出鉆壓調(diào)節(jié)器；

所述液壓環(huán)節(jié)、絞車調(diào)節(jié)鉆速環(huán)節(jié)及對鉆具的上提下放進(jìn)行控制的鉆壓環(huán)節(jié)通過接口連接，采用BP?PID控制，控制器包括兩部分：經(jīng)典增量式PID控制器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中經(jīng)典的PID控制器直接對被控對象進(jìn)行閉環(huán)控制，并且控制器的三個參數(shù)kp,ki，kd為在線調(diào)整方式，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài)，調(diào)整PID控制器的參數(shù)，以期達(dá)到某種性能指標(biāo)的最優(yōu)化。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種小型智能鉆機(jī)的控制方法，其特征在于，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立比例環(huán)節(jié)參數(shù)Kp、積分環(huán)節(jié)Ki、微分環(huán)節(jié)Kd自整定的PID控制器，PID控制器的輸出u(k)＝u(k?1)+Δu(k),其中Δu(k)＝kp(e(k)?e(k?1))+kie(k)+kd(e(k)?2e(k?1)+e(k?2))，e(k)為時刻誤差；系統(tǒng)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，在線調(diào)整加權(quán)系數(shù)和PID控制器參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整，實時實現(xiàn)鉆機(jī)恒鉆壓鉆進(jìn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種小型智能鉆機(jī)的控制方法，其特征在于，所述控制系統(tǒng)自動檢測鉆壓,然后與鉆壓給定值比較,如果有偏差就通過控制算法進(jìn)行運算,然后輸出一個剎車力的給定信號(O一20mA的電流信號)給液壓盤剎機(jī)構(gòu),于是盤剎產(chǎn)生一定的剎車力,在該剎車力下鉆具開始改變速度,最終速度穩(wěn)定,在該速度下鉆頭壓力就會達(dá)到給定值，實現(xiàn)鉆機(jī)正常鉆進(jìn)過程中能夠自動識別巖性和控制鉆進(jìn)參數(shù)的功能。

說明書： 一種小型智能鉆機(jī)的控制方法技術(shù)領(lǐng)域[0001] 本發(fā)明涉及智能鉆機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種小型智能鉆機(jī)的控制方法。背景技術(shù)[0002] 智能石油鉆機(jī)可脫離人的干預(yù)，自動完成整個鉆井過程，并能與鉆井、地質(zhì)和測井等專業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)融合，從而有效提高鉆井效率及作業(yè)安全性。面對復(fù)雜的地層環(huán)境，巖性識別是地層評價、油藏描述以及實時鉆井監(jiān)控等方面的重要研究內(nèi)容之一。又鉆井過程是一個受地層因素和人為因素影響的動態(tài)、復(fù)雜的非線性過程，很難用傳統(tǒng)方法建立精確的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述，于是研究新型的石油鉆機(jī)尤為重要。[0003] 目前的自動送鉆控制系統(tǒng)采用的智能控制算法大多為PID控制，具有時滯性的缺點，又為了實現(xiàn)復(fù)雜地質(zhì)條件下巖性識別研究，基于BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)應(yīng)用于小型智能鉆機(jī)控制是基于理論和實際的需要，精選樣本數(shù)據(jù)后對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練成功后的網(wǎng)絡(luò)即可對其進(jìn)行有效的控制，大大降低了控制系統(tǒng)的開發(fā)成本，提高了鉆井的運行效率。發(fā)明內(nèi)容[0004] 為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種小型智能鉆機(jī)的控制方法，通過采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別巖性模型，構(gòu)造鉆進(jìn)參數(shù)樣本并在軟件MATLAB中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行巖性識別，并在Simulink中設(shè)計出自動送鉆系統(tǒng)控制框圖，應(yīng)用到石油鉆機(jī)上實現(xiàn)恒鉆壓鉆進(jìn)，有利于合理選擇鉆頭類型、及時調(diào)整鉆井參數(shù)和提高鉆井效率。[0005] 為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：[0006] 一種小型智能鉆機(jī)的控制方法，包括以下步驟；[0007] 步驟一：根據(jù)鉆井工藝要求確定小型智能鉆機(jī)的組成，通過分析自動送鉆控制系統(tǒng)的整個過程，詳細(xì)設(shè)計該小型智能鉆機(jī)控制系統(tǒng)，根據(jù)鉆井參數(shù)得出傳遞函數(shù)并在Simulink中設(shè)計出自動送鉆系統(tǒng)控制框圖；[0008] 步驟二：采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別巖性模型，采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入層包含4個神經(jīng)元，分別對應(yīng)輸入的平均鉆壓、鉆頭平均轉(zhuǎn)速、平均扭矩及平均機(jī)械鉆速，輸出層包含2個神經(jīng)元，分別對應(yīng)所需識別的2類巖性，構(gòu)造鉆進(jìn)參數(shù)樣本并在軟件MATLAB中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別工具箱，輸入為鉆井參數(shù)數(shù)據(jù)集，輸出為巖性數(shù)據(jù)矩陣，隱含層節(jié)點數(shù)為10，進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練、驗證和測試，實現(xiàn)巖性識別；[0009] 步驟三：結(jié)合步驟一和步驟二，結(jié)合模擬巖樣鉆進(jìn)試驗，獲得的包括鉆速、轉(zhuǎn)速和鉆壓敏感等鉆進(jìn)參數(shù)，作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行巖性識別，并單獨分析自動送鉆部分每個控制環(huán)節(jié)的數(shù)學(xué)物理模型，設(shè)計每個環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)，通過結(jié)合實際的自動送鉆控制系統(tǒng)的鉆井關(guān)系將三個控制環(huán)節(jié)通過接口連接。[0010] 所述步驟一中控制系統(tǒng)是三環(huán)控制系統(tǒng)，包括液壓環(huán)節(jié)、絞車調(diào)節(jié)鉆速環(huán)節(jié)及對鉆具的上提下放進(jìn)行控制的鉆壓環(huán)節(jié)，液壓系統(tǒng)采用閥控電液伺服控制,輸入量是電液伺服閥端的電流信號,輸出量是液壓缸的輸出壓力,電液伺服閥傳遞函數(shù)確定為速度環(huán)是通過液壓盤式剎車的制動力來實現(xiàn)，通過分析壓力P與鉆具下放速度之間的關(guān)系建立速度環(huán)的控制框圖；根據(jù)鉆速與鉆壓之間的關(guān)系設(shè)計出鉆壓調(diào)節(jié)器。

[0011] 所述液壓環(huán)節(jié)、絞車調(diào)節(jié)鉆速環(huán)節(jié)及對鉆具的上提下放進(jìn)行控制的鉆壓環(huán)節(jié)通過接口連接，采用BP?PID控制，控制器包括兩部分：經(jīng)典增量式PID控制器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中經(jīng)典的PID控制器直接對被控對象進(jìn)行閉環(huán)控制，并且控制器的三個參數(shù)kp,ki，kd為在線調(diào)整方式，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài)，調(diào)整PID控制器的參數(shù)，以期達(dá)到某種性能指標(biāo)的最優(yōu)化。[0012] 所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立比例環(huán)節(jié)參數(shù)Kp、積分環(huán)節(jié)Ki、微分環(huán)節(jié)Kd自整定的PID控制器，PID控制器的輸出u(k)＝u(k?1)+Δu(k),其中Δu(k)＝kp(e(k)?e(k?1))+kie(k)+kd(e(k)?2e(k?1)+e(k?2))，e(k)為時刻誤差。系統(tǒng)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，在線調(diào)整加權(quán)系數(shù)和PID控制器參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整，實時實現(xiàn)鉆機(jī)恒鉆壓鉆進(jìn)。[0013] 所述控制系統(tǒng)自動檢測鉆壓,然后與鉆壓給定值比較,如果有偏差就通過控制算法進(jìn)行運算,然后輸出一個剎車力的給定信號(O一20mA的電流信號)給液壓盤剎機(jī)構(gòu),于是盤剎產(chǎn)生一定的剎車力,在該剎車力下鉆具開始改變速度,最終速度穩(wěn)定,在該速度下鉆頭壓力就會達(dá)到給定值，實現(xiàn)鉆機(jī)正常鉆進(jìn)過程中能夠自動識別巖性和控制鉆進(jìn)參數(shù)的功能，達(dá)到智能化控制鉆機(jī)鉆進(jìn)的目的。[0014] 本發(fā)明的有益效果：[0015] 1、針對含有不同巖性的地層，可以識別鉆頭當(dāng)前位置的巖性信息，可針對地層巖性的特點合理選擇鉆井參數(shù)；[0016] 2、針對石油鉆機(jī)的控制方式落后，采取BP算法應(yīng)用在鉆機(jī)的自動送鉆控制系統(tǒng)中，可以提高對鉆井參數(shù)的有效控制。[0017] 本發(fā)明通過確定鉆機(jī)的基本組成，詳細(xì)設(shè)計該小型智能鉆機(jī)控制系統(tǒng)，實現(xiàn)對鉆井過程中鉆井參數(shù)進(jìn)行實時動態(tài)監(jiān)測，并識別出巖性和自動調(diào)整鉆進(jìn)的各項參數(shù)，適用現(xiàn)場在線監(jiān)測，具有達(dá)到智能化控制鉆機(jī)鉆進(jìn)的優(yōu)點。附圖說明[0018] 圖1是小型智能鉆機(jī)結(jié)構(gòu)圖。[0019] 圖2是巖性識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。[0020] 圖3是自動送鉆控制系統(tǒng)圖。[0021] 圖4是基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖。[0022] 圖5是智能鉆機(jī)控制流程圖。具體實施方式[0023] 下面結(jié)合實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。[0024] 參見圖1，確定小型智能鉆機(jī)的基本組成，包括鉆壓傳感器、頂驅(qū)電機(jī)等，井底鉆頭在鉆進(jìn)過程中，由井下傳感器處測得的大鉤提升力與鉆具重力求解所得井底的實時鉆壓，通過壓力變送器將井底鉆壓與地面給定鉆壓進(jìn)行比較，在控制器中對比較結(jié)果進(jìn)行處理，以實現(xiàn)恒鉆壓自動送鉆。[0025] 參見圖2，結(jié)合模擬巖樣鉆進(jìn)試驗，獲得的包括鉆速、轉(zhuǎn)速和鉆壓等敏感鉆進(jìn)參數(shù)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)巖性識別模型，其作為訓(xùn)練樣本聚類分析，進(jìn)行巖性識別。[0026] 參見圖3，設(shè)計并計算自動送鉆控制過程的傳遞函數(shù)，主要包括內(nèi)環(huán)液壓環(huán)，中環(huán)速度環(huán)及外環(huán)鉆壓環(huán)，結(jié)合實際的自動送鉆控制系統(tǒng)的鉆井關(guān)系將傳遞函數(shù)在MATLAB/Simulink中搭建出來，將三個控制環(huán)節(jié)通過接口連接，并對其運用智能控制器進(jìn)行仿真優(yōu)化，以便更好地模擬自動送鉆仿真優(yōu)化過程。[0027] 參見圖4，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立參數(shù)Kp,Ki,Kd自整定的PID控制器。[0028] 按照鉆機(jī)的正常鉆進(jìn)過程，結(jié)合附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)敘述。[0029] 步驟一，鉆機(jī)鉆進(jìn)過程中，傳感器可以采集鉆探的實際物理量，包括鉆壓、鉆速、扭矩以及機(jī)械振動，送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)巖性識別模型，其作為訓(xùn)練樣本聚類分析，進(jìn)行巖性識別，如砂巖或者花崗巖。[0030] 步驟二，自動送鉆系統(tǒng)的井底鉆頭為恒鉆壓鉆進(jìn)，當(dāng)實際鉆壓與給定鉆壓有所偏離時，將鉆壓差值在控制器中進(jìn)行處理，以此形成一個控制循環(huán)，對鉆壓進(jìn)行實時控制，保證鉆壓的差值維持在一個范圍內(nèi)，保證鉆頭安全穩(wěn)定的運行。[0031] 步驟三，結(jié)合步驟一和步驟二，在識別出地層巖性的情況下，給定輸入鉆壓為該巖性的最佳鉆壓范圍值。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立參數(shù)Kp,Ki,Kd自整定的PID控制器，對鉆壓進(jìn)行實時控制。