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油井电脉冲解堵造缝机器人智能控制系统研究

作　者: 白宗东
导　师: 张文东；李庆云
学　校: 中国石油大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 电脉冲解堵造缝 管道机器人 多传感器 信息融合 智能控制
分类号: TP242.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 77次
引　用: 1次
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内容摘要


为了提高堵塞井和低渗油井的采收率,电脉冲解堵造缝技术已作为油井常规解堵技术在油田得到了广泛的推广和应用,但在电脉冲解堵造缝技术具体实施油井解堵造缝操作时,仍然存在着诸多局限性。采用管道机器人携带电极来实现井下的电脉冲解堵造缝操作克服了电脉冲解堵造缝技术原有的诸多局限性。本文对实现电脉冲解堵造缝技术的管道机器人的智能控制系统进行了研究。针对当前电脉冲解堵造缝技术在油田具体实施中面临的问题,利用管道机器人携带电极实施电脉冲解堵造缝技术具有很大的实用价值。本文介绍了电脉冲解堵仪的组成和工作原理,对其存在的只有解堵效果而基本无造缝功能、智能化程度低等缺点,采用建立在多传感器信息融合基础之上的管道机器人智能控制系统来解决。阐述了机器人的关键技术以及本文实现油井解堵造缝所采用的管道机器人的整体结构和工作原理。为了对管道机器人进行控制、优化设计和仿真,建立了管道机器人井下运动的动力学模型。针对管道机器人智能控制系统控制精度的要求,采用多传感器的信息融合来降低信息的不确定性。利用多传感器融合采集的准确数据作为智能管道机器人智能控制系统的数据输入。由于管道机器人的自适应支撑机构控制系统的性能主要受到系统中存在的非线性摩擦环节的影响,采用基于摩擦模型补偿的自适应鲁棒控制方法来达到满意的跟踪控制效果,但是此方法参数辨识的准确性差。本文又采用基于死区补偿的神经网络自适应鲁棒控制进行改进,用尽量少的参数和网络对系统非线性环节进行补偿和控制。最后对控制方法做了MATLAB仿真实验,与PD控制的仿真效果做了对比,仿真实验效果证明控制系统的性能得到了显著提高。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章 绪论  9-18
  1.1 课题的研究背景和意义  9-10
  1.2 电脉冲解堵技术  10-11
  1.3 管道机器人技术  11-12
  1.4 机器人智能控制技术  12-14
  1.5 MATLAB仿真技术  14-16
  1.6 课题的研究目的及研究内容  16-18
    1.6.1 研究目的  16
    1.6.2 研究内容  16-18
第二章 管道机器人实现电脉冲解堵造缝技术的研究  18-24
  2.1 电脉冲解堵造缝技术  18-19
    2.1.1 电脉冲解堵仪的组成  18
    2.1.2 电脉冲解堵仪的工作原理  18-19
  2.2 机器人技术  19-23
    2.2.1 机器人的定义  19-20
    2.2.2 机器人的基本组成  20-21
    2.2.3 机器人的主要技术参数  21-22
    2.2.4 油井解堵造缝的管道机器人整体结构及工作原理  22-23
  2.3 本章小结  23-24
第三章 管道机器人管道内运动模型的建立  24-28
  3.1 引言  24-25
  3.2 管道机器人动力学模型的建立  25-27
    3.2.1 欧拉方程和拉格朗日方程  25-26
    3.2.2 管道机器人的动力学方程  26-27
  3.3 本章小结  27-28
第四章 管道机器人的多传感器信息融合  28-40
  4.1 引言  28
  4.2 传感器技术  28-39
    4.2.1 传感器的性能指标  28-30
    4.2.2 多传感器信息融合的主要方法  30-33
    4.2.3 管道机器人多传感器的信息融合  33-39
  4.3 本章小结  39-40
第五章 管道机器人的智能控制系统设计  40-61
  5.1 引言  40
  5.2 管道机器人支撑机构的自适应鲁棒控制  40-49
    5.2.1 问题的提出  40-41
    5.2.2 系统描述  41-43
    5.2.3 摩擦模型补偿控制器的设计  43
    5.2.4 系统的稳定性分析  43-45
    5.2.5 仿真实验  45-49
  5.3 基于死区补偿的神经网络自适应鲁棒控制  49-60
    5.3.1 问题的提出  49-51
    5.3.2 系统描述  51-52
    5.3.3 RBF神经网络死区补偿器的设计  52-54
    5.3.4 系统的稳定性分析  54-55
    5.3.5 仿真实验  55-60
  5.4 本章小结  60-61
总结  61-63
参考文献  63-68
附录  68-78
攻读硕士学位期间取得的学术成果  78-79
致谢  79

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人 > 工业机器人
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