摘要:针对随钻测量(MWD)中钻具重力加速度受振动干扰大引起的井斜角解算严重失真问题,提出基于联邦自适应无迹卡 尔曼滤波(FAUKF)的钻具重力加速度提取方法。 首先,建立无重置结构的联邦重力信息融合提取框架,选取基于陀螺仪数据 的递推重力值作为联邦滤波的公共参考值,分别与解耦的地磁数据观测的重力加速度组合作为子滤波器 1,与加速度计数据观 测的重力加速度组合作为子滤波器 2。 然后,对子滤波器的重力状态进行无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,期间根据地磁数据观测 重力值的抗振性优于加速计的特性,设计子滤波器 2 对应的抗振因子,再根据陀螺仪短时精度高的输出特性,找到基于陀螺仪 数据解耦的地磁参考斜率值,来设计子滤波器 1 对应的抗磁因子,提升子滤波器性能,接着用自适应开窗因子来确定开窗估计 法则中的开窗值,调节新息协方差,通过对新息协方差的估计实现子滤波器量测噪声协方差的实时估计,提高无迹卡尔曼滤波 算法精度,进而得到可靠的重力信息局部自适应估计值。 最后通过联邦信息融合,进一步得到重力信息的全局估计。 通过模拟 钻进和实钻实验结果表明,FAUKF 算法和 FKF 算法相比,井斜角误差减小了± 1. 9°,FAUKF 算法下的井斜角误差可控制在 ±1. 2°以内。 该方法可有效提取煤矿井下钻具重力加速度,提高井斜测量精度,是获得可靠钻具井斜角的有效方法。