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龙图腾网获悉北京科技大学顺德创新学院申请的专利一种无界干扰下钻井系统的分层自适应干扰抑制控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121028553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511242414.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种无界干扰下钻井系统的分层自适应干扰抑制控制方法是由郭祥贵;童林谦;刘沛明;欧阳正豪设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无界干扰下钻井系统的分层自适应干扰抑制控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无界干扰下钻井系统的分层自适应干扰抑制控制方法，涉及智能控制方法技术领域，建立包含无界干扰的多钻进钻井系统动力学模型；设计一种具有低计算复杂度的一阶观测器估计领导者信息；构建一类具有动态变化的新型干扰观测器，移除了传统干扰观测器需要假设集总干扰是可微的及其导数有界的约束条件；基于新型干扰观测器和径向基神经网络设计自适应反步滑模控制器抑制无界干扰的影响；本发明能够保证多钻进钻井系统在干扰导数无界等复杂运行工况下的安全、可靠运行，进而可以有效提高薄煤层的煤炭开采。

本发明授权一种无界干扰下钻井系统的分层自适应干扰抑制控制方法在权利要求书中公布了：1.一种无界干扰下钻井系统的分层自适应干扰抑制控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立包含无界干扰的多钻进钻井系统偏差控制机构动力学模型； S1中所述的多钻进钻井系统包含N个钻进智能体，定位并跟踪预设的期望轨迹信号为，为每个智能体搭载新型偏差控制机构；其中单个新型偏差控制机构由一个双腔室的偏转控制缸，一个伺服阀和控制单元组成； 单个新型偏差控制机构的伺服阀阀芯位移与控制电压之间的关系视为线性比例关系，具体公式表示如下： 1 式中，表示为伺服阀的阀芯位移；表示是正常数，表示是控制电压； 新型偏差控制机构伺服阀的负载流为，公式定义如下： 2 式中，和分别表示伺服阀的流量系数和面积梯度；是供给的系统油压；和分别为进油腔和出油腔的油压；；是液压油密度；的符号函数定义如下： 3 新型偏差控制机构控制缸内两个腔室负载流量表示如下： 4 5 式中，和分别表示为进油腔室和出油腔室中的负载流量，和伺服阀的阀芯位移分别表示新型偏差控制机构控制缸阀芯位移信号和速度信号；表示为控制缸有效面积；表示为有效体积模量；表示为进油腔室和出油腔室的总体积；和分别为控制缸的内泄漏系数和外泄漏系数； 根据钻进过程中的等效载荷弹性变形，单个偏转控制缸的力平衡方程表达式为： 6 式中，和分别为控制缸以及负载的总质量和粘性阻尼系数，和分别表示钻井载荷的等效弹性刚度系数和作用在偏转控制缸上的外部载荷力； 根据，结合4-6整合可得到下列表达式： 7 其中，为控制缸的总泄漏系数； 公式中外部载荷力的导数表示式如下： 8 式中，，且和分别表示新型偏差控制机构6控制缸的阀芯位移加速度信号，和分别表示偏转控制缸的分离摩擦和库仑摩擦，表示速度阈值，e表示为自然常数； 根据式6-8，单个新型偏差控制机构控制缸的力平衡方程改写为如下表达式： 9 式中，表示为伺服阀的流量系数；是正常数；表示为伺服阀供给的系统油压；表示为控制缸的总泄漏系数； S2：基于S1所述的动力学模型设计低计算复杂度一阶观测器估计领导者信息，实现完全分布式控制； S3：构建具有动态变化函数的新型干扰观测器，移除干扰可微及导数有界假设； S3中所述的新型干扰观测器具体形式表达式为： 19 式中，是辅助变量的估计值，是新干扰观测器的待设计函数，是滑模切换函数；表示为扰动估计值； 定义如下形式变量为： 20 21 22 式中，和分别表示新型偏差控制机构6阀芯的位移速度和加速度跟踪误差；和为中间虚拟变量； 对辅助变量进行微分，并结合系统状态空间方程11和19，得到公式表达式为： 23 式中，；表示误差设计； 自适应率具体公式表示如下： 24 式中，是的估计值，设计干扰观测器函数表达式为： 25 式中，是任意正常数，是正函数，满足条件； 给出下列定义： 26 其中表示扰动值和扰动估计值的差值； S4：基于S3所述干扰观测器和径向基神经网络设计自适应反步滑模控制器抑制无界干扰； S4中所述的基于新型干扰观测器和径向基神经网络设计的自适应反步滑模控制器，包括如下内容： 第个钻进系统的DCM控制位移输入的值，以跟踪参考位移，同时设计自适应反步滑模控制器有效抑制无界干扰的影响； 定义如下形式的变量： 27 28 其中，和表示虚拟控制律； 控制器的设计过程包括： 步骤1： 定义新型偏差控制机构6阀芯位移的跟踪误差变量： 29 随后，微分公式29并结合公式11、公式12和公式27，得到： 30 式中，虚拟控制变量；表示为阀芯位移误差的导数信息； 步骤2： 31 式中，表示为中间虚拟变量的导数； 设计虚拟控制变量公式如下： ； 步骤3： 32 式中，表示为中间虚拟变量的导数；表示为系统的控制输入信息； 由于式32中存在无界集总干扰，因此系统控制率设计如下： 33 由于是与DCM控制缸的参数相关的变量，因此所设计的控制器33的分母不为零，这确保了其非奇异性；然而，控制器中的无界集总干扰直接影响系统的输出性能和抖动特性；因此，借助干扰观测器来估计复合扰动项，同时利用径向基神经网络逼近系统已知非线性函数和扰动误差估计以避免控制误差和抖动； 新的系统控制率设计如下： 34 式中，表示为神经网络的理想权重估计；表示为径向基神经网络的核函数向量；为系统已知非线性函数的估计。

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