基于PSO的钻机快速自适应PID控制
来源期刊:控制工程2021年第3期
论文作者:沙林秀 王凯
文章页码:519 - 523
关键词:钻机控制;PID参数优选;粒子群优化算法(PSO);快速自适应;
摘 要:针对传统液压盘刹钻机PID控制系统响应速度慢、稳态误差大、参数整定周期长,以及无法满足随钻遇地层变化实时参数优选的不足,以恒钻压自动送钻为研究对象,构建了液压盘刹钻机控制模型,设计了粒子群算法(PSO)优选钻机PID控制参数,并实现在Simulink环境下自动调用优选出的PID参数,提高了钻机控制参数的快速、自适应整定。仿真结果表明,与传统采用Z-N经验公式法、试凑法和遗传算法(GA)实现钻机PID控制相比,基于PSO的钻机快速自适应PID优化控制能够有效地提升系统响应速度,降低系统稳态误差,满足钻机恒钻压随钻控制的实时性、准确性需求,实验结果证明了该方法的可行性和优越性。
沙林秀,王凯
西安石油大学陕西省油气井测控技术重点实验室
摘 要:针对传统液压盘刹钻机PID控制系统响应速度慢、稳态误差大、参数整定周期长,以及无法满足随钻遇地层变化实时参数优选的不足,以恒钻压自动送钻为研究对象,构建了液压盘刹钻机控制模型,设计了粒子群算法(PSO)优选钻机PID控制参数,并实现在Simulink环境下自动调用优选出的PID参数,提高了钻机控制参数的快速、自适应整定。仿真结果表明,与传统采用Z-N经验公式法、试凑法和遗传算法(GA)实现钻机PID控制相比,基于PSO的钻机快速自适应PID优化控制能够有效地提升系统响应速度,降低系统稳态误差,满足钻机恒钻压随钻控制的实时性、准确性需求,实验结果证明了该方法的可行性和优越性。
关键词:钻机控制;PID参数优选;粒子群优化算法(PSO);快速自适应;