CN114970253B - 竖井钻机的角度计算方法、终端及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种竖井钻机的角度计算方法、终端及存储介质。该方法包括：获取竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，分别得到角度数据集和相应的挠度数据集；根据挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值；根据挠度数据集和角度数据集，分别计算俯仰角度数据和挠度形变数据的各阶综合偏离值；根据各阶偏离值和各阶综合偏离值，确定俯仰角度数据与挠度形变数据的比例，得到俯仰角度数据修正值；根据俯仰角度数据修正值和理论俯仰角度值，计算得到目标俯仰角度值。本发明能够减小布孔位置与实际钻孔位置在径向方向上的误差，提高钻孔精度。
Description
技术领域
本发明涉及机械控制技术领域，尤其涉及一种竖井钻机的角度计算方法、终端及存储介质。
背景技术
现有的全液压竖井钻机均由操作人员位于井下，直接手动操作全液压竖井钻机的工作臂进行钻孔，由此导致操作人员的人身安全受到极大威胁。因此，将现有手动操作的全液压竖井钻机转变为可远程控制操作的智能化设备，是上述问题的解决方案之一。通过该远程控制操作的智能化设备可实现点对点模式操作，即：井上操作人员在显示设备上设置布孔位置，对应井下设备的工作臂自动对此位置进行钻孔。
然而，在实际操作过程中，远程控制竖井钻机在井下钻孔时，竖井钻机工作臂的不同俯仰角度会产生不同程度的挠度形变，从而干扰实际钻孔位置。由此导致，在远程控制过程中，布孔位置与实际钻孔位置在径向方向上存在极大误差。
发明内容
本发明实施例提供了一种竖井钻机的角度计算方法、终端及存储介质，以解决布孔位置与实际钻孔位置在径向方向上误差大的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种竖井钻机的角度计算方法，包括：
获取竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，分别得到角度数据集和相应的挠度数据集；
根据所述挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值；
根据所述挠度数据集和所述角度数据集，分别计算俯仰角度数据和挠度形变数据的各阶综合偏离值；
根据所述各阶偏离值和所述各阶综合偏离值，确定俯仰角度数据与挠度形变数据的比例，得到俯仰角度数据修正值；
根据所述俯仰角度数据修正值和理论俯仰角度值，计算得到目标俯仰角度值。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值，包括：
根据
计算挠度形变数据的二阶偏离值；
其中，Sxx表示所述二阶偏离值，xi表示所述挠度数据集中第i个挠度形变数据，n表示所述挠度数据集中挠度形变数据的数量，
表示所述挠度数据集中所有挠度形变数据的平均值；
根据
计算挠度形变数据的三阶偏离值；
其中，
表示所述三阶偏离值，
表示所述挠度数据集中所有挠度形变数据的平方均值；
根据
计算挠度形变数据的四阶偏离值；
其中，
表示所述四阶偏离值。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述挠度数据集和所述角度数据集，分别计算俯仰角度数据和挠度形变数据的各阶综合偏离值，包括：
根据
计算俯仰角度数据和挠度变形数据的一阶综合偏离值；
其中，Sxy表示所述一阶综合偏离值，yi表示所述角度数据集中第i个俯仰角度数据，
表示所述角度数据集中所有俯仰角度数据的平均值；
根据
计算俯仰角度数据和挠度变形数据的二阶综合偏离值；
其中，
表示所述二阶综合偏离值。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述各阶偏离值和所述各阶综合偏离值，确定俯仰角度数据与挠度形变数据的比例，得到俯仰角度数据修正值，包括：
根据
计算回归方程的一次项系数，其中，B表示所述一次项系数；所述回归方程用于表示所述俯仰角度数据与所述挠度形变数据之间构成的一元二次关系；
根据
计算回归方程的二次项系数，其中，C表示所述二次项系数；
根据所述一次项系数和所述二次项系数计算回归方程的常数项系数；
根据所述一次项系数、所述二次项系数和所述常数项系数，建立所述回归方程，得到所述俯仰角度数据修正值。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述一次项系数和所述二次项系数计算回归方程的常数项系数，包括：
根据
计算回归方程的常数项系数，其中，A表示所述常数项系数。
在一种可能的实现方式中，在所述根据所述一次项系数、所述二次项系数和所述常数项系数，建立所述回归方程，得到所述俯仰角度数据修正值之前，还包括：
根据所述回归方程的各项系数，计算关联系数；
判断关联系数与预设值的大小关系，当所述关联系数大于等于预设值时，确定所述回归方程的各项系数为回归方程最终的各项系数；
当所述关联系数小于预设值时，重新修正竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，获得新的挠度数据集，并跳转到“根据所述挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值”步骤，得到新的各阶偏离值，并执行后续步骤，直到所述关联系数大于等于预设值，得到回归方程最终的各项系数。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述回归方程的各项系数，计算关联系数，包括：
根据
计算所述关联系数，其中，r表示所述关联系数。
在一种可能的实现方式中，所述重新修正竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，获得新的挠度数据集，包括：
调整有限元模型的精度参数，重新获取所述角度数据集中不同俯仰角度数据对应的挠度形变数据，得到新的挠度数据集，所述有限元模型用于获取竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据。
第二方面，本发明实施例提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
本发明实施例提供一种竖井钻机的角度计算方法、终端及存储介质，通过获取竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，分别得到角度数据集和相应的挠度数据集；根据挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值；根据挠度数据集和角度数据集，分别计算俯仰角度数据和挠度形变数据的各阶综合偏离值；根据各阶偏离值和各阶综合偏离值，确定俯仰角度数据与挠度形变数据的比例，得到俯仰角度数据修正值；根据俯仰角度数据修正值和理论俯仰角度值，计算得到目标俯仰角度值，可以明确计算得到实际俯仰角度值，从而减小布孔位置与实际钻孔位置在径向方向上的误差，提高钻孔精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的竖井钻机的角度计算方法的实现流程图；
图2是本发明又一实施例提供的竖井钻机的角度计算方法的实现流程图；
图3是本发明实施例提供的竖井钻机的角度计算装置的结构示意图；
图4是本发明实施例提供的终端的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。
图1为本发明实施例提供的竖井钻机的角度计算方法的实现流程图，详述如下：
步骤101，获取竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，分别得到角度数据集和相应的挠度数据集。
可选的，可以通过建立有限元模型来对竖井钻机进行仿真模拟，得到竖井钻机工作臂在不同俯仰角度下对应的挠度形变值，以此得到角度数据集和相应的挠度数据集。
步骤102，根据挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值。
可选的，根据挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值，包括：
根据
计算挠度形变数据的二阶偏离值。
更具体地，上述公式可以通过
推导得到。
其中，Sxx表示二阶偏离值，xi表示挠度数据集中第i个挠度形变数据，n表示挠度数据集中挠度形变数据的数量，
表示挠度数据集中所有挠度形变数据的平均值。
根据
计算挠度形变数据的三阶偏离值。
更具体地，上述公式可以通过
推导得到。
其中，
表示三阶偏离值，
表示挠度数据集中所有挠度形变数据的平方均值。
根据
计算挠度形变数据的四阶偏离值。
更具体地，上述公式可以通过
推导得到。
其中，
表示四阶偏离值。
通过计算挠度形变数据的各阶偏离值，可以确定挠度形变数据对于相应均值的偏离值。
步骤103，根据挠度数据集和角度数据集，分别计算俯仰角度数据和挠度形变数据的各阶综合偏离值。
可选的，根据挠度数据集和角度数据集，分别计算俯仰角度数据和挠度形变数据的各阶综合偏离值，包括：
根据
计算俯仰角度数据和挠度变形数据的一阶综合偏离值。
更具体地，上述公式可以通过
推导得到。
其中，Sxy表示一阶综合偏离值，yi表示角度数据集中第i个俯仰角度数据，
表示角度数据集中所有俯仰角度数据的平均值。
根据
计算俯仰角度数据和挠度变形数据的二阶综合偏离值。
更具体地，上述公式可以通过
推导得到。
其中，
表示二阶综合偏离值。
通过计算俯仰角度数据和挠度形变数据的各阶综合偏离值，可以确定俯仰角度数据和挠度形变数据对于相应均值的偏离值。
步骤104，根据各阶偏离值和各阶综合偏离值，确定俯仰角度数据与挠度形变数据的比例，得到俯仰角度数据修正值。
可选的，参见图2，根据各阶偏离值和各阶综合偏离值，确定俯仰角度数据与挠度形变数据的比例，得到俯仰角度数据修正值，包括：
步骤401，根据
计算回归方程的一次项系数，其中，B表示一次项系数；
这里的回归方程用于表示俯仰角度数据与挠度形变数据之间构成的一元二次关系。
根据
计算回归方程的二次项系数，其中，C表示二次项系数；
步骤402，根据一次项系数和二次项系数计算回归方程的常数项系数。
可选的，可以根据
计算回归方程的常数项系数，其中，A表示常数项系数。
步骤403，根据一次项系数、二次项系数和常数项系数，建立回归方程，得到俯仰角度数据修正值。
具体地，根据y＝A+Bx+Cx2建立回归方程，得到俯仰角度数据修正值。
其中，y表示俯仰角度修正值(即，受挠度形变数据影响的俯仰角度数据偏差值)，x表示挠度形变数据值。
通过回归方程可以明确俯仰角度数据和挠度形变数据间的数学关系，得到最终需要修正的俯仰角度数据修正值。
可选的，在“步骤403，根据一次项系数、二次项系数和常数项系数，建立回归方程，得到俯仰角度数据修正值”之前，还包括：
步骤404，根据回归方程的各项系数，计算关联系数；
可选的，根据
计算关联系数，其中，r表示关联系数。
步骤405，判断关联系数与预设值的大小关系，当关联系数大于等于预设值时，确定回归方程的各项系数为回归方程最终的各项系数；
当关联系数小于预设值时，重新修正竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，获得新的挠度数据集，并跳转到“根据挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值”步骤，得到新的各阶偏离值，并执行后续步骤，直到关联系数大于等于预设值，得到回归方程最终的各项系数。
可选的，重新修正竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，获得新的挠度数据集，包括：
调整有限元模型的精度参数，重新获取角度数据集中不同俯仰角度数据对应的挠度形变数据，得到新的挠度数据集。
其中，有限元模型用于获取竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据。
也就是说，当关联系数小于预设值时，需要调整有限元模型的精度参数，重新获取当前角度数据集中不同俯仰角度数据对应的挠度形变数据，得到新的挠度数据集。并跳转到步骤102，并执行后续步骤，重新计算回归方程的各项系数，直到关联系数大于预设值，得到回归方程最终的各项系数，并依据最终确定的各项系数建立回归方程。
关联系数，用于表征回归方程当前各项系数的精度。这里的预设值可由用户自行设定，需求精度高时，可将预设值设置偏大一些，例如，98％。需求精度低时，可将预设值设置偏小一些，例如，90％。通过比较关联系数与预设值的大小关系，来判断当前回归方程当前各项系数的精度是否满足用户需求。
步骤105，根据俯仰角度数据修正值和理论俯仰角度值，计算得到目标俯仰角度值。
具体地，在设置好布孔位置后，根据布孔位置计算得到理论俯仰角度值的基础上，叠加俯仰角度数据修正值，对理论俯仰角度值进行修正，得到最终的目标俯仰角度值，也就是需要竖井钻机工作臂动作的实际俯仰角度值。
本发明实施例通过获取竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，分别得到角度数据集和相应的挠度数据集；根据挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值；根据挠度数据集和角度数据集，分别计算俯仰角度数据和挠度形变数据的各阶综合偏离值；根据各阶偏离值和各阶综合偏离值，确定俯仰角度数据与挠度形变数据的比例，得到俯仰角度数据修正值；根据俯仰角度数据修正值和理论俯仰角度值，计算得到目标俯仰角度值，可以明确计算得到实际俯仰角度值；通过确定俯仰角度与挠度形变间的回归方程，可以定量计算得到俯仰角度因挠度形变而产生的偏差值，进而对理论俯仰角度值进行修正，从而减小布孔位置与实际钻孔位置在径向方向上的误差，提高钻孔精度。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
以下为本发明的装置实施例，对于其中未详尽描述的细节，可以参考上述对应的方法实施例。
图3示出了本发明实施例提供的竖井钻机的角度计算装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，详述如下：
如图3所示，竖井钻机的角度计算装置3包括：获取模块31、计算模块32和修正模块33。
获取模块31，用于获取竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，分别得到角度数据集和相应的挠度数据集。
可选的，获取模块31，用于通过建立有限元模型来对竖井钻机进行仿真模拟，得到竖井钻机工作臂在不同俯仰角度下对应的挠度形变值，以此得到角度数据集和相应的挠度数据集。
计算模块32，用于根据挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值。
可选的，计算模块32，用于根据挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值，包括：
计算模块32，用于根据
计算挠度形变数据的二阶偏离值。
其中，Sxx表示二阶偏离值，xi表示挠度数据集中第i个挠度形变数据，n表示挠度数据集中挠度形变数据的数量，
表示挠度数据集中所有挠度形变数据的平均值。
计算模块32，用于根据
计算挠度形变数据的三阶偏离值。
其中，
表示三阶偏离值，
表示挠度数据集中所有挠度形变数据的平方均值。
计算模块32，用于根据
计算挠度形变数据的四阶偏离值。
其中，
表示四阶偏离值。
通过计算挠度形变数据的各阶偏离值，可以确定挠度形变数据对于相应均值的偏离值。
计算模块32，还用于根据挠度数据集和角度数据集，分别计算俯仰角度数据和挠度形变数据的各阶综合偏离值。
可选的，计算模块32，还用于根据挠度数据集和角度数据集，分别计算俯仰角度数据和挠度形变数据的各阶综合偏离值，包括：
计算模块32，还用于根据
计算俯仰角度数据和挠度变形数据的一阶综合偏离值。
其中，Sxy表示一阶综合偏离值，yi表示角度数据集中第i个俯仰角度数据，
表示角度数据集中所有俯仰角度数据的平均值。
计算模块32，还用于根据
计算俯仰角度数据和挠度变形数据的二阶综合偏离值。
其中，
表示二阶综合偏离值。
通过计算俯仰角度数据和挠度形变数据的各阶综合偏离值，可以确定俯仰角度数据和挠度形变数据对于相应均值的偏离值。
计算模块32，还用于根据各阶偏离值和各阶综合偏离值，确定俯仰角度数据与挠度形变数据的比例，得到俯仰角度数据修正值。
可选的，计算模块32，还用于根据各阶偏离值和各阶综合偏离值，确定俯仰角度数据与挠度形变数据的比例，得到俯仰角度数据修正值，包括：
计算模块32，还用于，根据
计算回归方程的一次项系数，其中，B表示一次项系数；
这里的回归方程用于表示俯仰角度数据与挠度形变数据之间构成的一元二次关系。
计算模块32，还用于根据
计算回归方程的二次项系数，其中，C表示二次项系数；
计算模块32，还用于根据一次项系数和二次项系数计算回归方程的常数项系数。
可选的，计算模块32，还用于根据
计算回归方程的常数项系数，其中，A表示常数项系数。
计算模块32，还用于根据一次项系数、二次项系数和常数项系数，建立回归方程，得到俯仰角度数据修正值。
具体地，计算模块32，还用于根据y＝A+Bx+Cx2建立回归方程，得到俯仰角度数据修正值。
其中，y表示俯仰角度修正值(即，受挠度形变数据影响的俯仰角度数据偏差值)，x表示挠度形变数据值。
通过回归方程可以明确俯仰角度数据和挠度形变数据间的数学关系，得到最终需要修正的俯仰角度数据修正值。
可选的，在“计算模块32，还用于根据一次项系数、二次项系数和常数项系数，建立回归方程，得到俯仰角度数据修正值”之前，还包括：
计算模块32，还用于根据回归方程的各项系数，计算关联系数；
可选的，计算模块32，还用于根据
计算关联系数，其中，r表示关联系数。
计算模块32，还用于判断关联系数与预设值的大小关系，当关联系数大于等于预设值时，确定回归方程的各项系数为回归方程最终的各项系数；
当关联系数小于预设值时，重新修正竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，获得新的挠度数据集，并跳转到“根据挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值”步骤，得到新的各阶偏离值，并执行后续步骤，直到关联系数大于等于预设值，得到回归方程最终的各项系数。
可选的，重新修正竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，获得新的挠度数据集，包括：
调整有限元模型的精度参数，重新获取角度数据集中不同俯仰角度数据对应的挠度形变数据，得到新的挠度数据集。
其中，有限元模型用于获取竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据。
也就是说，当关联系数小于预设值时，需要调整有限元模型的精度参数，重新获取当前角度数据集中不同俯仰角度数据对应的挠度形变数据，得到新的挠度数据集。并跳转到步骤102，重新计算回归方程的各项系数，直到关联系数大于预设值，得到回归方程最终的各项系数，并依据最终确定的各项系数建立回归方程。
关联系数，用于表征回归方程当前各项系数的精度。这里的预设值可由用户自行设定，需求精度高时，可将预设值设置偏大一些，例如，98％。需求精度低时，可将预设值设置偏小一些，例如，90％。通过比较关联系数与预设值的大小关系，来判断当前回归方程当前各项系数的精度是否满足用户需求。
修正模块33，用于根据俯仰角度数据修正值和理论俯仰角度值，计算得到目标俯仰角度值。
具体地，在设置好布孔位置后，修正模块33，用于根据布孔位置计算得到理论俯仰角度值的基础上，叠加俯仰角度数据修正值，对理论俯仰角度值进行修正，得到最终的目标俯仰角度值，也就是需要竖井钻机工作臂动作的实际俯仰角度值。
本发明实施例通过获取模块31，用于获取竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，分别得到角度数据集和相应的挠度数据集；计算模块32，用于根据挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值；根据挠度数据集和角度数据集，分别计算俯仰角度数据和挠度形变数据的各阶综合偏离值；计算模块32，还用于根据各阶偏离值和各阶综合偏离值，确定俯仰角度数据与挠度形变数据的比例，得到俯仰角度数据修正值；修正模块33，用于根据俯仰角度数据修正值和理论俯仰角度值，计算得到目标俯仰角度值，可以明确计算得到实际俯仰角度值；通过确定俯仰角度与挠度形变间的回归方程，可以定量计算得到俯仰角度因挠度形变而产生的偏差值，进而对理论俯仰角度值进行修正，从而减小布孔位置与实际钻孔位置在径向方向上的误差，提高钻孔精度。
图4是本发明实施例提供的终端的示意图。如图4所示，该实施例的终端4包括：处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42。所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各个竖井钻机的角度计算方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至步骤105。或者，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块/单元31至33的功能。
示例性的，所述计算机程序42可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序42在所述终端4中的执行过程。例如，所述计算机程序42可以被分割成图3所示的模块/单元31至33。
所述终端4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端4可包括，但不仅限于，处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是终端4的示例，并不构成对终端4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器41可以是所述终端4的内部存储单元，例如终端4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述终端4的外部存储设备，例如所述终端4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述终端4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个竖井钻机的角度计算方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种竖井钻机的角度计算方法，其特征在于，包括：
获取竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，分别得到角度数据集和相应的挠度数据集；
根据所述挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值，包括：根据
计算挠度形变数据的二阶偏离值；其中，Sxx表示所述二阶偏离值，xi表示所述挠度数据集中第i个挠度形变数据，n表示所述挠度数据集中挠度形变数据的数量，
表示所述挠度数据集中所有挠度形变数据的平均值；根据
计算挠度形变数据的三阶偏离值；其中，
表示所述三阶偏离值，
表示所述挠度数据集中所有挠度形变数据的平方均值；根据
计算挠度形变数据的四阶偏离值；其中，
表示所述四阶偏离值；
根据所述挠度数据集和所述角度数据集，分别计算俯仰角度数据和挠度形变数据的各阶综合偏离值，包括：根据
计算俯仰角度数据和挠度变形数据的一阶综合偏离值；其中，Sxy表示所述一阶综合偏离值，yi表示所述角度数据集中第i个俯仰角度数据，
表示所述角度数据集中所有俯仰角度数据的平均值；根据
计算俯仰角度数据和挠度变形数据的二阶综合偏离值；其中，
表示所述二阶综合偏离值；
根据所述各阶偏离值和所述各阶综合偏离值，确定俯仰角度数据与挠度形变数据的比例，得到俯仰角度数据修正值；
根据所述俯仰角度数据修正值和理论俯仰角度值，计算得到目标俯仰角度值。
2.根据权利要求1所述的竖井钻机的角度计算方法，其特征在于，所述根据所述各阶偏离值和所述各阶综合偏离值，确定俯仰角度数据与挠度形变数据的比例，得到俯仰角度数据修正值，包括：
根据
计算回归方程的一次项系数，其中，B表示所述一次项系数；所述回归方程用于表示所述俯仰角度数据与所述挠度形变数据之间构成的一元二次关系；
根据
计算回归方程的二次项系数，其中，C表示所述二次项系数；
根据所述一次项系数和所述二次项系数计算回归方程的常数项系数；
根据所述一次项系数、所述二次项系数和所述常数项系数，建立所述回归方程，得到所述俯仰角度数据修正值。
3.根据权利要求2所述的竖井钻机的角度计算方法，其特征在于，所述根据所述一次项系数和所述二次项系数计算回归方程的常数项系数，包括：
根据
计算回归方程的常数项系数，其中，A表示所述常数项系数。
4.根据权利要求2所述的竖井钻机的角度计算方法，其特征在于，在所述根据所述一次项系数、所述二次项系数和所述常数项系数，建立所述回归方程，得到所述俯仰角度数据修正值之前，还包括：
根据所述回归方程的各项系数，计算关联系数；
判断关联系数与预设值的大小关系，当所述关联系数大于等于预设值时，确定所述回归方程的各项系数为回归方程最终的各项系数；
当所述关联系数小于预设值时，重新修正竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，获得新的挠度数据集，并跳转到“根据所述挠度数据集，分别计算挠度形变数据的各阶偏离值”步骤，得到新的各阶偏离值，并执行后续步骤，直到所述关联系数大于等于预设值，得到回归方程最终的各项系数。
5.根据权利要求4所述的竖井钻机的角度计算方法，其特征在于，所述根据所述回归方程的各项系数，计算关联系数，包括：
根据
计算所述关联系数，其中，r表示所述关联系数。
6.根据权利要求4所述的竖井钻机的角度计算方法，其特征在于，所述重新修正竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据，获得新的挠度数据集，包括：
调整有限元模型的精度参数，重新获取所述角度数据集中不同俯仰角度数据对应的挠度形变数据，得到新的挠度数据集，所述有限元模型用于获取竖井钻机工作臂在不同俯仰角度数据下的挠度形变数据。
7.一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上的权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
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