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申请/专利权人：湖南翰文云机电设备有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，提出了一种用于钻机的姿态智能化感知方法及系统，包括：采集钻机姿态数据；获取同一种类的运行突变数据的突变时延序列，获取突变随机因子和突变显著因子，进而获取噪声干扰系数，根据噪声干扰系数确定姿态变化数据和姿态变化时刻；获取姿态变化范围，获取运行特征因子和运行协同因子，进而获取数据融合权重，对数据融合权重和姿态变化数据序列进行融合，获取姿态融合向量；采集钻机所有姿态的标准运行数据，获取标准姿态融合向量，根据标准姿态融合向量建立钻机姿态分类模型，根据钻机姿态分类模型获得钻机的姿态智能化感知结果。本发明解决受到严重干扰的钻机运行数据确定的钻机姿态不准确的问题。

主权项：1.一种用于钻机的姿态智能化感知方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集钻机不同种类的钻机姿态数据并进行预处理；获取同一种类的运行突变数据的突变时延序列，根据与运行突变数据采集时间相同的钻机姿态数据之间的差异，以及运行突变数据的突变时延序列自相关性，获取运行突变数据的突变随机因子，根据突变时延序列内包含的运行突变数据之间的差异，获取运行突变数据的突变显著因子，进而获取运行突变数据的噪声干扰系数，根据噪声干扰系数划分姿态变化数据，确定姿态变化数据和姿态变化时刻；根据姿态变化数据的姿态变化时刻，获取姿态变化数据的姿态变化范围，对同一种类的姿态变化数据，根据姿态变化时刻之间的差异以及姿态变化数据之间的差异，获取姿态变化数据的运行特征因子，根据与姿态变化数据采集时间相同的钻机姿态数据和姿态变化数据之间的相似性和差异性，获取姿态变化数据的运行协同因子，进而获取姿态变化数据的数据融合权重，对数据融合权重和姿态变化数据序列进行融合，获取姿态融合向量；采集钻机所有姿态的标准运行数据，按照获取姿态融合向量的方法，根据标准运行数据获取标准姿态融合向量，根据标准姿态融合向量建立钻机姿态分类模型，根据钻机姿态分类模型获得钻机的姿态智能化感知结果；所述运行突变数据的突变随机因子，获取的具体方法为：将运行突变数据的突变时延序列的自相关系数的绝对值记为运行突变数据的突变稳定性；将每个运行突变数据分别记为第一运行突变数据，将与第一运行突变数据采集时刻相同的钻机姿态数据与第一运行突变数据的差值的绝对值的和，记为第一运行突变数据的第一和值，将第一和值的倒数，记为第一运行突变数据的突变差异性；将运行突变数据的突变稳定性和突变差异性的乘积的倒数记为运行突变数据的突变随机因子；所述运行突变数据的突变显著因子的获取方法为：将运行突变数据与运行突变数据所在的突变时延序列包含的所有运行突变数据之间的差值的绝对值的和的倒数，记为运行突变数据的第二和值；将运行突变数据的第二和值与运行突变数据所在的突变时延序列包含的所有运行突变数据的信息熵的比值，记为运行突变数据的突变显著因子。

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