[发明专利]一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法有效
| 申请号： | 201911412233.1 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111176113B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 黄达;张晓波;宋宜祥;罗世林;岑夺丰 | 申请（专利权）人： | 长安大学 |
| 主分类号： | G05B13/02 | 分类号： | G05B13/02;G05B17/02 |
| 代理公司： | 深圳国联专利代理事务所(特殊普通合伙) 44465 | 代理人： | 王天兴 |
| 地址： | 710064 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及地下工程及塌方抢险救援领域，具体公开了一种基于长短时记忆神经网络的钻具受力优化控制方法，以长短时记忆神经网络代替人工实现了自动根据监测数据判断钻机所处状态，并实时提出优化方案；现场试验前利用离散元方法进行数值模拟，避免了现场试验地质情况复杂、试验成本高、数据分析困难的缺点；建模过程中采用控制变量的方法分析单一变量对钻具受力的影响，更准确的总结该状况下的钻具曲线变化特征；本发明能够用于钻机钻进的全周期中，当现场曲线的发展趋势与标准线偏差较大时，自动判断选择优化方案，使得外钻筒扭矩曲线的变化朝着制定的目标发展，在充分发挥大口径钻机的救援效率同时，同时避免“卡钻”问题的发生，使得救援过程流畅。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 短时记忆 神经网络 钻具受力 优化 控制 方法 | ||
【主权项】：
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