摘要
本发明涉及煤矿井下钻探领域,尤其涉及一种面向气动定向钻进的回转稳斜参数智能优化方法,包括:对采集得到的实际钻孔数据进行预处理,通过平均数填充法对缺失值进行补全,完善钻孔数据集;基于补全后的数据集,采用互信息分析的方法来分析特征量和目标值之间的相关性,确定最终的特征量;采用前馈神经网络方法对钻速预测模型、风压预测模型和起拔压力预测模型参数进行拟合;最后,以获得的钻速模型、风压模型和起拔压力模型作为目标函数,将给进压力、风量和回转压力的上下界作为约束条件,构成多目标优化问题,采用NSGA‑II算法求解得到最优操作参数。本发明能够提高钻孔效率,增强作业的安全性和经济性。
技术关键词
参数智能优化方法
前馈神经网络
风压
压力
概率分布函数
风量
煤矿井下钻探
随机搜索方法
煤岩
钻孔参数
数据
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