基于神經網絡的可控震源隔振算法研究
本文關鍵詞:基于神經網絡的可控震源隔振算法研究
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【摘要】:可控震源是一種綠色環(huán)保的勘探設備,它可以產生頻率連續(xù)變化并且振幅恒定的地震激發(fā)信號,因此它在石油勘探領域得到了廣泛的應用。目前應用的可控震源的隔振系統普遍采用被動的隔振方式,對發(fā)動機或者由液壓系統所產生的所有干擾信號進行隔離。但是當激發(fā)信號的頻率低于6Hz時,被動隔振系統難以較好隔離干擾,外界的干擾信號將會湮沒有效的低頻信號,導致無法檢測到某些重要地質構造。低頻信號穿透深度比較大,低頻勘探將成為石油勘探領域的一個發(fā)展趨勢。本文利用混合的隔振系統,提高對低頻干擾的隔振效率。完成的主要工作包括:一、針對提高低頻干擾的隔振效率這一研究目的,首先對可控震源系統的整體構造及其工作機理進行了研究,在此基礎上搭建起了可控震源隔振系統的物理模型及其數學模型;進而分別對被動隔振系統以及混合隔振系統的隔振機理進行了分析,為后續(xù)搭建系統的仿真模型工作起到鋪墊作用。二、通過對比PID控制算法、自適應濾波前饋控制算法、模糊控制算法以及神經網絡預測控制算法的優(yōu)缺點以及各自的適用情況。由于神經網絡預測控制算法應用了過去的信息、現在的信息以及將來的信息具備了預測的功能,并且具備極強的容錯能力以及魯棒性能,因此,最終應用了神經網絡預測控制算法。進而在simulink軟件中生成了一個神經網絡的預測控制模型,通過反復對模型內的參數進行修改調試,直至隔振系統具備了最佳的控制效果。三、根據搭建出的混合隔振系統的數學模型,并且應用simulink這個軟件包搭建起該系統的一個完整的仿真模型。對仿真結果進行對比、分析的結果表明,基于神經網絡的隔振算法對于存在非線性的一類主動隔振系統,能夠體現出非常明顯的控制效果。當激勵信號具有的頻率為6Hz時,混合隔振系統的隔振效率能夠達到96%,在3Hz的時候,隔振效率也達到了92%,可見應用神經網絡預測控制算法的混合隔振系統對低頻干擾依然具有明顯的隔振效果。
【學位授予單位】:天津科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:P631.4
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