课题学习(五)----阅读论文《抗差自适应滤波的导向钻具动态姿态测量方法》

本文主要是介绍课题学习(五)----阅读论文《抗差自适应滤波的导向钻具动态姿态测量方法》,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、简介

  抗差自适应滤波:利用等价权函数自适应因子合理的分配信息,有效地滤除钻具振动对动态姿态测量的影响。、
  针对导向钻井工具动态测量受钻具振动的影响而导致测量不准确的问题,提出一种抗差自适应滤波的动态空间姿态测量方法。通过分析钻具振动对姿态测量的影响,并吸收抗差估计和自适应滤波的优点,利用抗差等价权矩阵自适应的确定量测信息,通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数的整体贡献,从而消除钻具振动对动态姿态测量的影响,获得实时性强、精度高的姿态参数,提高钻井效率,降低钻井风险。
  在实际钻井过程中,钻头切削岩层、钻柱与井壁的碰撞等会使钻具产生横向振动、纵向振动和扭转振动等,这些振动严重的影响了测量传感器输出信号的正确性。
  抗差自适应滤波的基本思想是:当观测值存在异常时,对观测值采用抗差估计原则,能够控制观测异常的影响;当动力学模型存在异常误差时,将动力学模型信息作为一个整体,采用统一的自适应因子调整动力学模型信息对状态参数的整体贡献。

二、测量系统建模

  方位角 ψ \psi ψ为磁北方向沿逆时针方向到Z 轴在水平面的投影间的夹角,其范围在0°~360°之间,井斜角 θ \theta θ为钻进轴Z 轴与水平面所成的夹角,规定向下为正,反之为负,其范围为-90°~90°,工具面向角 γ \gamma γ 则为钻孔横截面内由钻孔高边到Y 轴所成的角度,范围在0°~360°之间。这样,我们就准确的定义了井下钻具的方位角 ψ \psi ψ 、井斜角 θ \theta θ 和工具面向角 γ \gamma γ ,且角度的正向都符合右手系原则。
在这里插入图片描述
  加速度计和磁通门安装如下:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
  根据上述理论,建立导向钻井工具姿态测量的动
态数学模型,给出状态方程和量测方程: x k ^ = Φ k , k − 1 x k − 1 + w k \hat{x_k} = \Phi_{k,k-1}x_{k-1}+w_{k} xk^=Φk,k1xk1+wk
   x k x_k xk x k − 1 x_{k-1} xk1分别为 t k t_k tk t k − 1 t_{k-1} tk1时刻的n 维状态参数向量, Φ k , k − 1 \Phi_{k,k-1} Φk,k1为n× n维状态转移矩阵; w k w_k wk 为p 维动力学模型误差向量,其数学期望为0,协方差矩阵为: ∑ w k w i = { ∑ w k , k = i 0 , k ≠ i \sum_{wkwi}= \begin{cases}\sum_{wk},\quad &k=i\\0,\quad &k\neq i\end{cases} wkwi={wk,0,k=ik=i
   w k wk wk为高斯白噪声序列。
  设 t k t_k tk时刻的量测方程为 y k = H k x k + v k y_k=H_kx_k+v_k yk=Hkxk+vk
   y k y_k yk t k t_k tk时刻的m维观测向量; H k H_k Hk为m× n维测量矩阵,也称为观测矩阵; v k v_k vk为m维观测误差向量,其数学期望为0,协方差矩阵为 ∑ v k v i = { ∑ v k , k = i 0 , k ≠ i \sum_{vkvi}= \begin{cases}\sum_{vk},\quad &k=i\\0,\quad &k\neq i\end{cases} vkvi={vk,0,k=ik=i
   v k v_k vk为高斯白噪声序列。在 i = k i=k i=k时, w k w_k wk v k v_k vk的协方差矩阵分别为 ∑ w k \sum_{wk} wk ∑ v k \sum_{vk} vk,这里 w k w_k wk, w i w_i wi, w k w_k wk, v i v_i vi互不相关。
  状态向量为: X = [ ψ , θ , γ ] T X=\begin{bmatrix}\psi,\theta,\gamma\end{bmatrix}^T X=[ψ,θ,γ]T,表明直接将钻具姿态参数作为状态向量,而
非姿态误差作为状态。

三、动态姿态测量

在这里插入图片描述
   X ‾ k = Φ k , k − 1 X k − 1 ^ \overline{X}_{k} = \Phi_{k,k-1}\hat{X_{k-1}} Xk=Φk,k1Xk1^为系统的状态预测方程。 X ‾ k \overline{X}_{k} Xk t k t_k tk的状态预测方程, X k − 1 ^ \hat{X_{k-1}} Xk1^ t k − 1 t_{k-1} tk1为状态估计向量。设状态预测向量 X ‾ k \overline{X}_k Xk的误差方程为: V X ‾ k = X ^ k − X ‾ k = X ^ k − Φ k , k − 1 X ^ k − 1 V_{\overline{X}_k} = \hat{X}_k-\overline{X}_k=\hat{X}_k-\Phi_{k,k-1}\hat{X}_{k-1} VXk=X^kXk=X^kΦk,k1X^k1
   V X ‾ k V_{\overline{X}_k} VXk t k t_k tk时刻状态预测向量 X ^ k \hat{X}_k X^k的残差向量。
  残差向量和新息向量(也称为预测残差向量)分别为:
V k = H k X ^ k − Y k V_k=H_k\hat{X}_k-Y_k Vk=HkX^kYk V ‾ k = H k X ‾ k − Y k \overline{V}_k=H_k\overline{X}_k-Y_k Vk=HkXkYk
   V k V_k Vk V ‾ k \overline{V}_k Vk的协方差矩阵为: ∑ V k = ∑ k − H k ∑ X ^ k H k T \sum_{V_k} = \sum_{k}-H_k\sum_{\hat{X}_k}H^T_k Vk=kHkX^kHkT ∑ V ‾ k = ∑ k + H k ∑ V ‾ k H k T \sum_{\overline{V}_k} = \sum_{k}+H_k\sum_{\overline{V}_k}H^T_k Vk=k+HkVkHkT
  合理地选择自适应因子不但能够自适应地平衡动力学模型预测信息与量测信息的权比,而且能够控制动力学模型扰动异常对滤波解的影响。基于预测残差误差判别统计量的抗差自适应因子函数为:在这里插入图片描述
  等价权矩阵为:在这里插入图片描述

  上式中, P ‾ k \overline{P}_k Pk为观测向量的等价权矩阵, P k = ∑ k − 1 {P}_k=\sum_{k}^{-1} Pk=k1, P X ‾ k = ∑ X ‾ k − 1 P_{\overline{X}_k}=\sum_{\overline{X}_k}^{-1} PXk=Xk1
α k \alpha_k αk ≤1 ,其它符号意义同前。
在这里插入图片描述
K k = ( H k T P ‾ k H k + α k P X ‾ k ) − 1 H k T P ‾ k K_k=(H^T_k\overline{P}_kH_k+\alpha_kP_{\overline{X}_k})^{-1}H_k^T\overline{P}_k Kk=(HkTPkHk+αkPXk)1HkTPk在这里插入图片描述
  式中: K k K_k Kk 为增益矩阵,根据矩阵恒等式,可表示为: K k = α k P X ‾ k H k T ( H k α k P X ‾ k H k T + P ‾ k ) − 1 K_k=\alpha_kP_{\overline{X}_k}H_k^T(H_k\alpha_kP_{\overline{X}_k}H_k^T+\overline{P}_k)^{-1} Kk=αkPXkHkT(HkαkPXkHkT+Pk)1
  对量测信息采用抗差估计,自适应的确定观测噪声协方差矩阵,并利用自适应因子调节状态噪声的协方差矩阵,因此,可以有效的控制量测异常和动态模型噪声异常对空间状态参数估值的影响。

四、实验结果

  实验室地理条件为北纬34.24°,东经108.99°,地球自转角速度为15 (°)/h,磁倾角为55.4°,磁场强度为52.5 T,地球重力加速度为9.8 m/s2。在实验室条件下,根据测斜校验装置测量得到一组理想的实验数据。

五、往期回顾

课题学习(一)----静态测量
课题学习(二)----倾角和方位角的动态测量方法(基于磁场的测量系统)
课题学习(三)----倾角和方位角的动态测量方法(基于陀螺仪的测量系统)
课题学习(四)----四元数解法

这篇关于课题学习(五)----阅读论文《抗差自适应滤波的导向钻具动态姿态测量方法》的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/173340

相关文章

MySQL中动态生成SQL语句去掉所有字段的空格的操作方法

《MySQL中动态生成SQL语句去掉所有字段的空格的操作方法》在数据库管理过程中,我们常常会遇到需要对表中字段进行清洗和整理的情况,本文将详细介绍如何在MySQL中动态生成SQL语句来去掉所有字段的空... 目录在mysql中动态生成SQL语句去掉所有字段的空格准备工作原理分析动态生成SQL语句在MySQL

Java调用C++动态库超详细步骤讲解(附源码)

《Java调用C++动态库超详细步骤讲解(附源码)》C语言因其高效和接近硬件的特性,时常会被用在性能要求较高或者需要直接操作硬件的场合,:本文主要介绍Java调用C++动态库的相关资料,文中通过代... 目录一、直接调用C++库第一步:动态库生成(vs2017+qt5.12.10)第二步:Java调用C++

C#如何动态创建Label,及动态label事件

《C#如何动态创建Label,及动态label事件》:本文主要介绍C#如何动态创建Label,及动态label事件,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录C#如何动态创建Label,及动态label事件第一点:switch中的生成我们的label事件接着,

SpringCloud动态配置注解@RefreshScope与@Component的深度解析

《SpringCloud动态配置注解@RefreshScope与@Component的深度解析》在现代微服务架构中,动态配置管理是一个关键需求,本文将为大家介绍SpringCloud中相关的注解@Re... 目录引言1. @RefreshScope 的作用与原理1.1 什么是 @RefreshScope1.

MyBatis 动态 SQL 优化之标签的实战与技巧(常见用法)

《MyBatis动态SQL优化之标签的实战与技巧(常见用法)》本文通过详细的示例和实际应用场景,介绍了如何有效利用这些标签来优化MyBatis配置,提升开发效率,确保SQL的高效执行和安全性,感... 目录动态SQL详解一、动态SQL的核心概念1.1 什么是动态SQL?1.2 动态SQL的优点1.3 动态S

mybatis-plus 实现查询表名动态修改的示例代码

《mybatis-plus实现查询表名动态修改的示例代码》通过MyBatis-Plus实现表名的动态替换,根据配置或入参选择不同的表,本文主要介绍了mybatis-plus实现查询表名动态修改的示... 目录实现数据库初始化依赖包配置读取类设置 myBATis-plus 插件测试通过 mybatis-plu

Java进阶学习之如何开启远程调式

《Java进阶学习之如何开启远程调式》Java开发中的远程调试是一项至关重要的技能,特别是在处理生产环境的问题或者协作开发时,:本文主要介绍Java进阶学习之如何开启远程调式的相关资料,需要的朋友... 目录概述Java远程调试的开启与底层原理开启Java远程调试底层原理JVM参数总结&nbsMbKKXJx

基于Canvas的Html5多时区动态时钟实战代码

《基于Canvas的Html5多时区动态时钟实战代码》:本文主要介绍了如何使用Canvas在HTML5上实现一个多时区动态时钟的web展示,通过Canvas的API,可以绘制出6个不同城市的时钟,并且这些时钟可以动态转动,每个时钟上都会标注出对应的24小时制时间,详细内容请阅读本文,希望能对你有所帮助...

Python中__new__()方法适应及注意事项详解

《Python中__new__()方法适应及注意事项详解》:本文主要介绍Python中__new__()方法适应及注意事项的相关资料,new()方法是Python中的一个特殊构造方法,用于在创建对... 目录前言基本用法返回值单例模式自定义对象创建注意事项总结前言new() 方法在 python 中是一个

Vue中动态权限到按钮的完整实现方案详解

《Vue中动态权限到按钮的完整实现方案详解》这篇文章主要为大家详细介绍了Vue如何在现有方案的基础上加入对路由的增、删、改、查权限控制,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、数据库设计扩展1.1 修改路由表(routes)1.2 修改角色与路由权限表(role_routes)二、后端接口设计