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题名基于ISO的随钻磁力计误差补偿
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作者
杨金显
袁旭瑶
王赛飞
蔡纪鹏
尹凤帅
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机构
河南理工大学电气工程与自动化学院
河南省煤矿装备智能检测与控制重点实验室
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第12期196-203,共8页
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基金
国家自然科学基金(41672363)
河南省自然科学基金(232300421152)项目资助。
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文摘
针对随钻测量(MWD)中,微机电系统(MEMS)磁力计测量地磁数据误差大,导致磁方位角解算精确度低的问题,提出改进技能优化(improved skill optimization,ISO)的磁力计误差参数估计方法。首先根据磁力计输出特性建立多参数误差模型,根据当地地磁矢量与磁力计输出矢量的模值关系,通过最小化原则构造非线性误差目标函数,重力矢量和磁场矢量之间的点积值为固定值作为约束函数,采用SO算法进行寻优。由于磁误差源多估计难度大,在SO基础上提出ISO算法,采用Tent混沌反向学习初始化策略改善初始种群的随机性,保留最优解的同时增加磁误差参数解空间的多样性。引入自适应技能强度因子,并增加成员间技能交叉规避局部最优,改善ISO磁误差参数寻优技能步长,减小算法运行时间,优化全局搜索能力,提高磁力计误差补偿精度。最后通过转台实验和模拟钻进实验验证ISO方法补偿性能,通过与SO算法和PSO算法对比,实验结果表明该算法对磁力计误差参数优化效果显著,计算出的地磁模值误差范围减小至±0.2μT,方位角绝对误差均值降至2.1°,说明了参数优化后磁力计输出误差明显减小,该方法可以有效提高MEMS磁力计量测精度,可以获得可靠的方位角,验证了ISO的有效性。
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关键词
磁力计
ISO算法
Tent混沌反向学习
自适应技能强度因子
技能交叉
方位角
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Keywords
magnetometer
improved skill optimization algorithm
Tent chaos reverse learning
adaptive skill strength facto
skill crossover
azimuth angle
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分类号
TN713
[电子电信—电路与系统]
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