为解决振动下惯性随钻测量(Measurement While Drilling,MWD)方位角失真的问题,提出一种方位漂移在线闭环补偿方法。考虑陀螺仪随时间漂移而加速度计长时测量稳定,利用多传感器分布式信息融合,获得微惯性测量单元(Micro Inertial Measur...为解决振动下惯性随钻测量(Measurement While Drilling,MWD)方位角失真的问题,提出一种方位漂移在线闭环补偿方法。考虑陀螺仪随时间漂移而加速度计长时测量稳定,利用多传感器分布式信息融合,获得微惯性测量单元(Micro Inertial Measurement Unit,MIMU)测量加速度和重力加速度在钻具坐标系下的向量误差,建立存在振动的方位陀螺漂移PI控制模型,设计一种基于函数逼近理论的新型神经网络结构,通过优化权值直接确定法(Optimized Weights Direct Determination,OWDD)快速确定网络权值,将神经网络辨识信息反馈给PI控制器,实现对方位陀螺漂移的自适应控制,实时跟踪误差趋向并补偿。最后设计实验,振动台实验中方位角误差由10.15°/h减小到0.21°/h,实际钻井实验中方位角误差由10.53°/h减小到0.3°/h。结果表明振动下方位角测量精度明显提高。展开更多
文摘为解决振动下惯性随钻测量(Measurement While Drilling,MWD)方位角失真的问题,提出一种方位漂移在线闭环补偿方法。考虑陀螺仪随时间漂移而加速度计长时测量稳定,利用多传感器分布式信息融合,获得微惯性测量单元(Micro Inertial Measurement Unit,MIMU)测量加速度和重力加速度在钻具坐标系下的向量误差,建立存在振动的方位陀螺漂移PI控制模型,设计一种基于函数逼近理论的新型神经网络结构,通过优化权值直接确定法(Optimized Weights Direct Determination,OWDD)快速确定网络权值,将神经网络辨识信息反馈给PI控制器,实现对方位陀螺漂移的自适应控制,实时跟踪误差趋向并补偿。最后设计实验,振动台实验中方位角误差由10.15°/h减小到0.21°/h,实际钻井实验中方位角误差由10.53°/h减小到0.3°/h。结果表明振动下方位角测量精度明显提高。
