基于BP神经网络-模糊控制的旋转导向系统井眼轨迹智能调控策略研究

本文综述旋转导向系统（RSS）井下闭环控制方法，提出结合反向传播神经网络与模糊控制（BP-Fuzzy）的智能调控策略。通过多组仿真实验验证，该方法在响应速度、超调量、稳态误差及抗干扰性方面均优于传统PID、模糊控制及单一BP神经网络控制，为复杂钻井环境下的自主轨迹控制（Autonomous Drilling）提供关键技术支撑。

　　

Highlight

基于延迟微分方程的RSBHA数学模型建立与分析

混合旋转导向底部钻具组合（RSBHA）的造斜能力分析对井眼轨迹精确控制至关重要。研究表明，工具几何关系、刚度、应力变形、钻井参数及地质特性是主要影响因素。本文以混合RSBHA为例，详细阐述……

控制器分析与设计

工具面角（Toolface）代表RSS的定向钻井趋势。传统数学公式通过姿态角误差计算工具面，即方位角误差与倾角误差比值的反正切（arctan）。简化井下闭环控制采用该方法实现轨迹控制，但实际钻井动力学中倾角与方位角变化存在耦合关系，需采用高级闭环控制……

仿真结果与分析

本节通过仿真实验验证理论正确性与有效性。首先基于第2节推导的RSS数学模型，在MATLAB/SIMULINK中构建仿真系统，同时建立四类控制器仿真模型：传统PID、模糊PID、BP神经网络PID及基于BP神经网络的模糊PID。常规数学公式（CMF）亦可计算工具面并影响……

结论

本文提出一种基于BP-Fuzzy的RSS井眼轨迹跟踪智能井下闭环控制方法。该方法在工具姿态目标跟踪和轨迹控制中表现出更高的控制精度、响应速度及抗干扰能力。具体结论如下：

（1）对比CMF法、传统PID法、模糊法、BP法及BP-Fuzzy法的仿真实验表明，BP-Fuzzy控制在多项指标中均表现最优。