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作者：霍爱清;姜雪;张书涵;
单位：西安石油大学电子工程学院陕西省油气井测控技术重点实验室;
摘要：针对导向钻井稳定平台工作时，系统存在干扰所带来的跟踪效果不理想、鲁棒性较差等问题，提出了一种基于DDPG的深度强化学习控制方法。以旋转导向钻井稳定平台为研究对象，建立了稳定平台被控对象模型和摩擦模型。从状态向量、奖励函数和网络结构3个方面设计了稳定平台DDPG深度强化学习控制器，构建了Actor-Critic双网络结构并进行参数更新，通过建立控制器输入与实际输出之间的非线性关系，提高稳定平台的控制精度、响应速度和抗干扰能力。分别将所提控制方法与PID、PIDDOB控制方法进行仿真实验对比，实验结果表明所提方法跟踪误差在±10%范围之内，能够有效抑制参数摄动和摩擦干扰，有较强的鲁棒性，满足钻井工程的需求。
关键词：旋转导向钻井;;稳定平台;;深度强化学习;;深度确定性策略梯度
基金资助：陕西省科技厅项目“基于深度强化学习的导向钻井工具智能控制策略研究”(2020GY-152);; 陕西省教育厅项目“钻井工程的VR沉浸场景动态仿真系统研究”(17JS108)
