摘要
本发明公开了一种基于多源感知的智能钻头磨损预测系统及方法,涉及人工智能与智能制造交叉技术领域,该方法包括:通过多源传感器同步采集视觉、振动、温度、压力及工程参数数据,经时空对齐与预处理后,由多通道网络分别提取各模态特征,再经跨模态注意力融合生成高维联合表征,输入门控循环单元与自适应残差块构成的时序模型,输出磨损量预测序列与磨损类型概率;系统包含数据采集、预处理、特征提取、融合、预测及风险决策六大模块,优化了参数指令并实现在阈值触发时预警。本发明通过多源协同感知、动态特征融合与闭环决策控制,显著提升预测精度、鲁棒性与实时性,保障钻井安全并降低运维成本。
技术关键词
智能钻头
磨损预测方法
时序预测模型
退化特征
钻头切削刃
预测系统
钻井参数采集
钻井液循环系统
门控循环单元
钻井参数优化
特征提取网络
高速工业相机
动态权重分配
传感器阵列
旋转编码器
皮尔逊相关系数
注意力
多通道
系统为您推荐了相关专利信息
预估系统
数据采集单元
数据转换单元
数据采集模块
数据转换器
上肢肩关节
非线性动力学特征
远程传感器
康复训练方法
Lyapunov指数
储能系统优化
异常数据
多源数据融合技术
智能调控
验证数据一致性
航空设备
退化预测方法
退化特征
轨迹模型
退化模型