锚杆钻机推进回转系统及其协同自适应控制方法

权利要求书： 1.一种基于锚杆钻机推进回转系统的协同自适应控制方法，所述锚杆钻机推进回转系统包括三相异步电机、双联齿轮定量泵、推进系统和回转系统；所述三相异步电机以额定转速带动双联齿轮定量泵旋转，泵出高压油一路供给推进系统，另一路供给回转系统；所述双联齿轮定量泵与推进系统和回转系统之间均设置有高压滤油器；所述回转系统包括三位四通电液比例阀和双向液压马达；所述回转系统的高压油经过三位四通电液比例阀，驱动双向液压马达旋转，进而带动钻杆旋转，通过调节三位四通电液比例阀的开度控制进入双向液压马达的油液流量，进而控制钻杆转速；所述双向液压马达的两端均连接在三位四通电液比例阀上；所述双向液压马达还连接有回转负载；所述推进系统依次包括比例溢流阀、电磁方向阀、液压油缸和推进负载，驱动油缸动作，使钻杆产生轴向推进力；所述推进系统通过调节比例溢流阀的阀开度，控制推进力大小；所述三位四通电液比例阀和电磁方向阀上均连接有冷却器；所述冷却器的另一端连接油箱；其特征是，包括如下步骤：步骤1)根据锚杆钻机系统，建立钻机回转系统数学模型；

步骤2)根据锚杆钻机系统，建立钻机推进系统数学模型，将比例溢流阀控液压缸力伺服系统简化为二阶系统；

步骤3)利用钻机随钻信息获取岩石硬度系数；

步骤4)根据预估的岩石硬度系数，设定钻机当次钻进的最优推进力和最优旋转速度；

步骤5)融合同等和主从结构的复合方式，设计锚杆钻机推进回转协同控制结构；

步骤6)针对锚杆钻机系统存在的非线性、参数时变性和多干扰特性，且基于步骤1)和步骤2)构建的系统数学模型，分别设计锚杆钻机推进与回转系统的自抗扰控制器；

步骤7)基于Matlab和AMESim的联合仿真平台，验证所提钻机推进回转协同控制方法的有效性和合理性；

所述步骤3)的具体内容为：

31)根据锚杆钻机推进系统检测获得的推进力F和钻速v，以及回转系统的旋转速度n和旋转转矩T，计算得出岩石破碎比功 其中，钻孔横截面积为A，钻机单位时间有效破岩消耗功率为P，钻孔体积为；

32)考虑到岩石破碎比功与岩石硬度系数成正比，根据检测得到的钻机在上一钻进过程中的推进力F(k?1)、推进位移x(k?1)、转速n(k?1)和转矩信息T(k?1)，获得岩石硬度系数，指导本次钻进过程；记本次钻进过程为k阶段，预估的k阶段岩石硬度系数f(k)为：其中，μ为比例系数， 为推进位移x(k?1)关于时间t(k?1)的一阶微分，即k?1阶段的钻速；

所述步骤4)的具体内容为：

记D为钻杆直径，λ和c为调节常数，根据预估的k阶段岩石硬度系数，设定本阶段最优推进力Fv(k)和最优旋转速度nv(k)为：Fv(k)＝λDf(k)，所述步骤5)的具体内容为：

51)根据回转压力，判断围岩的差异程度，记上一钻进过程的回转压力为P(k?1)，本次钻进过程的回转压力为P(k)，则回转压力变化量为：ΔP＝P(k)?P(k?1)；定义差异度为ε，当|ΔP|＜ε时，表明相邻锚杆所对应围岩的特性具有一致性；

根据预估的岩石硬度系数，采用同等方式，依据步骤4)设定的最优推进力和旋转速度，指导钻机推进力与回转速度的同步动作；当|ΔP|≥ε时，表明相邻锚杆所对应的钻进围岩特性存在一定差异，考虑到推进系统比回转系统对钻孔质量和效率的影响更为显著，根据采集得到的回转系统压力，采用主从方式，保持钻机转速不变，调整钻机推进力，使钻机在钻进过程中能动态适应局部围岩差异；记推进力调节增量为ΔF，推进力调节比例增益为kF，则调整后推进力Fv′记为Fv′＝Fv+ΔF，ΔF＝kFΔP；

52)当相邻锚杆所对应的钻进围岩存在差异性时，回转压力呈现低频抖动信号特性；采用一阶惯性环节进行低频滤波，消除压力抖振信号对推进力调节的影响；记k阶段原始回转压力为Pr(k)，低频滤波器传递函数为H(s)，则有P(k)＝Pr(k)H(s)，H(s)＝1/(Ts+1)。

2.根据权利要求1所述的一种锚杆钻机推进回转协同自适应控制方法，其特征是，所述步骤1)的具体内容为：

11)记三位四通电液比例阀输入电流为iv，输出阀芯位移为xv，电流/位移转换系数为kv，油液密度为ρ，回转系统供油压力为PS、负载压力为PL，阀流量系数为Cd、面积梯度为Wv，阀口流量为Qv，建立电液比例阀的数学模型为：xv＝kviv，记Kq为阀流量增益，Kc为阀流量—压力系数；对上述非线性阀口流量关系进行线性化处理，简化为：Qv＝Kqxv?KcPL；

12)记液压马达转角为θm、排量为Dm、进油腔压力为Pm1、回油腔压力为Pm2、总泄露系数为Ctm，马达两腔及连接管道的总压缩容积为t，油液有效弹性模量为βe，液压马达的数学模型为：

13)记马达轴等效总惯量为Jt、粘滞阻尼系数为Bm，负载转矩为ML，钻机回转系统的负载特性模型为：

14)忽略马达外泄漏量条件下，QL＝Qv；记总的流量压力系数为Kce＝Kc+Ctm，拉普拉斯算子为s，整合得到钻机回转系统的数学模型为：

3.根据权利要求1所述的一种锚杆钻机推进回转协同自适应控制方法，其特征是，所述步骤6)的具体内容为：

61)采用二阶自抗扰控制器，分别实现锚杆钻机推进系统推进力控制和回转系统转速控制；自抗扰控制器由三个部分组成：微分跟踪器、扩张状态观测器和非线性状态误差反馈控制率；

62)记被控量给定值为R，R在过渡过程中的期望序列及其一阶微分分别为v1和v2，采样步长为h，滤波因子为h0，最优控制函数为fhan()，速度因子为r，v1当前时刻t采样值为v1(t)，下一时刻t+1预测采样值为v1(t+1)，初始给定R(0)即为预先设定的给定值，其他所有变量在t＝0时刻的初始值均设定为0；微分跟踪器为： 其中，fhan()可表示为：

63)记状态变量为z1和z2，总干扰量为z3，非线性函数为fal()，系统输出量为y，观测器增益为β01、β02、β03和参数b0，扩张状态观测器为: 其中，fal()可表示为：

64)记比例增益和微分系数为β11和β12，非线性反馈输出为u0，非线性系数为a1、a2，设计非线性状态误差反馈控制率为：

4.根据权利要求3所述的一种锚杆钻机推进回转协同自适应控制方法，其特征是，所述步骤7)的具体内容为：

71)基于Matlab和AMESim的联合仿真平台，实现自抗扰控制器以及锚杆钻机物理系统搭建；

72)合理调节控制器参数r、h0、β01、β02、β03、β11、β12和b0，使系统跟踪误差在t→∞时收敛到零；

73)实验验证所提的锚杆钻机推进回转协同自适应控制方法有效性和合理性。

说明书： 一种锚杆钻机推进回转系统及其协同自适应控制方法技术领域[0001] 本发明涉及一种锚杆钻机推进回转系统及其协同自适应控制方法，属于工程机械自动控制技术领域。

背景技术[0002] 锚杆钻机是岩土锚固工程施工中的关键设备之一，其设备性能直接决定了整个工程的进度和质量。锚杆钻机主要由两部分组成，包括推进系统与回转系统。其中，推进系统

通过施加推进力，使钻头与孔底岩石接触紧密，再通过回转系统产生旋转转矩，切割岩石，

二者共同作用，可以达到有效破碎岩石的目的。由此可以看出，推进系统与回转系统的性能

共同决定了锚杆钻机的钻孔质量和钻进效率。因此，本专利通过锚杆钻机推进系统与回转

系统的协同控制，达到提高锚固速度与锚固质量的目的。

[0003] 目前，锚杆钻机的控制主要是依赖于通过工作人员经验，通过人工手动调节钻机推进力和回转速度。但是，由于缺乏对钻进围岩性状的了解，容易导致钻孔质量差，甚至出

现别杆、断杆等故障。因此，迫切需要根据钻进过程采集的各类信息，估计钻进围岩性状，通

过自适应协调控制锚杆钻机推进力和回转速度，实现锚杆钻机的自动化控制。

[0004] 针对锚杆钻机推进和回转系统的控制，文献(ZhijianHU,PengS,GengL.ModelAnalysisonElectro?hydraulicProportionalControlforRotaryDrillingSystem

ofEngineeringGeologicalDrillingRig[J].MachineTool&Hydraulics,2009,13(6),

12?16.)明确指出推进力和切削转速是钻机回转钻进的重要控制参数，并采用比例调压泵，

实现推进系统控制；通过比例排量控制泵调节负载流量，进而控制钻机回转系统转速。但

是，该控制方式要求推进系统与回转系统采用不同油路，对设备要求较高。

[0005] 文献(FeifeiL,CuihuaXU.DynamicPerformanceStudyonDrillingRigFeedingSystemcontrolledbyConstantPressureariablePump[J].Coal

Engineering,2013,45(8),89?92)提出采用连续变排量泵，实现对推进回路的直接控制。虽

然直接泵控方式的油源效率高，但是电机?泵机构存在较大惯性，导致控制作用缓慢，甚至

钻机在一些复杂工况下的损坏。

[0006] 专利(唐漪崑.一种矿井钻机智能化控制系统[P].CN1O7339094A，2017.08.31)通过预设钻机转速阈值，对钻机的转速和转矩实施逻辑控制。该方法在一定程度上实现了钻

机转速调整，但不能根据钻进围岩自适应调整钻机转速，无法实现钻机效率的最大化。

[0007] 文献(李爱厚，王婧，吴万荣，等.基于AMESim潜孔钻机推进力控制系统研究与仿真分析[J].机械制造与自动化,2009,38(2):170?173.)根据采集到的回转马达进口处压力信

号，通过模糊控制器，实时调节推进回路中的电液比例溢流阀出口压力，实现潜孔钻机推进

回转的自适应控制，有效避免了卡钻故障。

[0008] 专利(王东升，林宏武，郭勇，李泽杰.凿岩钻机回转推进电液控制方法及其控制回路[P]，CN1O4389579A，2014.10.31)同样是根据回转压力判定围岩性状，进而控制推进

力。但是，由于推进力的变化会影响回转压力，所以通过回转压力近似反映孔内岩石性状变

化程度会存在较大误差。

[0009] 专利(王永龙，孙玉宁，周福宝等.智能化安全高效钻进自动控制系统及控制方法[P]，CN10683729A，2017.01.25)通过检测钻机钻进过程中的扭矩、推力和提拔力以及钻

进深度、钻杆回转速度和钻进速度等信息，分析孔内钻具受力变化情况，进而调整钻机转速

和推进力。该方法很大程度上提高了钻机的自适应性，但是缺乏钻机转速和推进力给定值

的设定依据。

[0010] 目前，关于钻机控制的研究主要集中在钻机推进系统和回转系统的独立控制，对于钻机推进回转协同控制研究较少；并且，现有研究中钻机转速和推进力的设定值通常依

据人工经验设定，不依赖围岩性状进行自主调节，导致钻进过程往往不能运行在最优状态。

发明内容[0011] 为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种锚杆钻机推进回转系统及其协同自适应控制方法，达到提高锚固速度和支护质量，以及减少钻机故障的目的。

[0012] 为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：[0013] 一种锚杆钻机推进回转系统，其特征是，包括三相异步电机、双联齿轮定量泵、推进系统和回转系统；

[0014] 所述三相异步电机以额定转速带动双联齿轮定量泵旋转，泵出高压油一路供给推进系统，另一路供给回转系统；所述双联齿轮定量泵与推进系统和回转系统之间均设置有

高压滤油器；

[0015] 所述回转系统包括三位四通电液比例阀和双向液压马达；所述回转系统的高压油经过三位四通电液比例阀，驱动双向液压马达旋转，进而带动钻杆旋转，通过调节三位四通

电液比例阀的开度控制进入双向液压马达的油液流量，进而控制钻杆转速；所述双向液压

马达的两端均连接在三位四通电液比例阀上；所述双向液压马达还连接有回转负载；

[0016] 所述推进系统依次包括比例溢流阀、电磁方向阀、液压油缸和推进负载，驱动油缸动作，使钻杆产生轴向推进力；所述推进系统通过调节比例溢流阀的阀开度，控制推进力大

小；

[0017] 所述三位四通电液比例阀和电磁方向阀上均连接有冷却器；所述冷却器的另一端连接油箱。

[0018] 一种锚杆钻机推进回转协同自适应控制方法，其特征是，包括如下步骤：[0019] 一种锚杆钻机推进回转协同自适应控制方法，其特征是，包括如下步骤：[0020] 步骤1)根据锚杆钻机系统，建立钻机回转系统数学模型；[0021] 步骤2)根据锚杆钻机系统，建立钻机推进系统数学模型，将比例溢流阀控液压缸力伺服系统简化为二阶系统；

[0022] 步骤3)利用钻机随钻信息获取岩石硬度系数；[0023] 步骤4)根据预估的岩石硬度系数，设定钻机当次钻进的最优推进力和最优旋转速度；

[0024] 步骤5)融合同等和主从结构的复合方式，设计锚杆钻机推进回转协同控制结构；[0025] 步骤6)针对锚杆钻机系统存在的非线性、参数时变性和多干扰特性，且基于步骤1)和步骤2)构建的系统数学模型，分别设计锚杆钻机推进与回转系统的自抗扰控制器；

[0026] 步骤7)基于Matlab和AMESim的联合仿真平台，验证所提钻机推进回转协同控制方法的有效性和合理性。

[0027] 前述的一种锚杆钻机推进回转协同自适应控制方法，其特征是，所述步骤1)的具体内容为：

[0028] 11)记三位四通电液比例阀输入电流为iv，输出阀芯位移为xv，电流/位移转换系数为kv，油液密度为ρ，回转系统供油压力为PS、负载压力为PL，阀流量系数为Cd、面积梯度为Wv，

阀口流量为Qv，建立电液比例阀的数学模型为：

[0029] 记Kq为阀流量增益，Kc为阀流量—压力系数；对上述非线性阀口流量关系进行线性化处理，简化为：Qv＝Kqxv?KcPL；

[0030] 12)记液压马达转角为θm、排量为Dm、进油腔压力为Pm1、回油腔压力为Pm2、总泄露系数为Ctm，马达两腔及连接管道的总压缩容积为t，油液有效弹性模量为βe，液压马达的数学

模型为：

[0031] 13)记马达轴等效总惯量为Jt、粘滞阻尼系数为Bm，负载转矩为ML，钻机回转系统的负载特性模型为：

[0032] 14)忽略马达外泄漏量条件下，QL＝Qv；记总的流量压力系数为Kce＝Kc+Ctm，拉普拉斯算子为s，整合得到钻机回转系统的数学模型为：

[0033] 前述的一种锚杆钻机推进回转协同自适应控制方法，其特征是，所述步骤3)的具体内容为：

[0034] 31)根据锚杆钻机推进系统检测获得的推进力F和钻速v，以及回转系统的旋转速度n和旋转转矩T，计算得出岩石破碎比功 其中，钻孔横截面积为A，

钻机单位时间有效破岩消耗功率为P，钻孔体积为；

[0035] 32)考虑到岩石破碎比功与岩石硬度系数成正比，根据检测得到的钻机在上一钻进过程中的推进力F(k?1)、推进位移x(k?1)、转速n(k?1)和转矩信息T(k?1)，获得岩石硬度

系数，指导本次钻进过程；记本次钻进过程为k阶段，预估的k阶段岩石硬度系数f(k)为：

其中，μ为比例系数， 为推进位移x(k?1)

关于时间t(k?1)的一阶微分，即k?1阶段的钻速。

[0036] 前述的一种锚杆钻机推进回转协同自适应控制方法，其特征是，所述步骤4)的具体内容为：

[0037] 记D为钻杆直径，λ和c为调节常数，根据预估的k阶段岩石硬度系数，设定本阶段最优推进力Fv(k)和最优旋转速度nv(k)为：Fv(k)＝λDf(k)，

[0038] 前述的一种锚杆钻机推进回转协同自适应控制方法，其特征是，所述步骤5)的具体内容为：

[0039] 51)根据回转压力，判断围岩的差异程度，记上一钻进过程的回转压力为P(k?1)，本次钻进过程的回转压力为P(k)，则回转压力变化量为：ΔP＝P(k)?P(k?1)；定义差异度为

ε，当|ΔP|＜ε时，表明相邻锚杆所对应围岩的特性具有一致性；

[0040] 根据预估的岩石硬度系数，采用同等方式，依据步骤4)设定的最优推进力和旋转速度，指导钻机推进力与回转速度的同步动作；当|ΔP|≥ε时，表明相邻锚杆所对应的钻进

围岩特性存在一定差异，考虑到推进系统比回转系统对钻孔质量和效率的影响更为显著，

根据采集得到的回转系统压力，采用主从方式，保持钻机转速不变，调整钻机推进力，使钻

机在钻进过程中能动态适应局部围岩差异；记推进力调节增量为ΔF，推进力调节比例增益

为kF，则调整后推进力Fv′记为F′v＝Fv+ΔF，ΔF＝kFΔP；

[0041] 52)当相邻锚杆所对应的钻进围岩存在差异性时，回转压力呈现低频抖动信号特性；采用一阶惯性环节进行低频滤波，消除压力抖振信号对推进力调节的影响；记k阶段原

始回转压力为Pr(k)，低频滤波器传递函数为H(s)，则有P(k)＝Pr(k)H(s)，H(s)＝1/(Ts+1)。

[0042] 前述的一种锚杆钻机推进回转协同自适应控制方法，其特征是，所述步骤6)的具体内容为：

[0043] 61)采用二阶自抗扰控制器，分别实现锚杆钻机推进系统推进力控制和回转系统转速控制；自抗扰控制器由三个部分组成：微分跟踪器、扩张状态观测器和非线性状态误差

反馈控制率；

[0044] 62)记被控量给定值为R，R在过渡过程中的期望序列及其一阶微分分别为v1和v2，采样步长为h，滤波因子为h0，最优控制函数为fhan()，速度因子为r，v1当前时刻t采样值为

v1(t)，下一时刻t+1预测采样值为v1(t+1)，初始给定R(0)即为预先设定的给定值，R即R(t)，

均为给定值，其他所有变量在t＝0时刻的初始值均设定为0；微分跟踪器为：

其中，fhan()可表示为：

[0045][0046] 63)记状态变量为z1和z2，总干扰量为z3，非线性函数为fal()，系统输出量为y，观测器增益为β01、β02、β03和参数b0，扩张状态观测器为:

其中，fal()可表示为：

[0047] 64)记比例增益和微分系数为β11和β12，非线性反馈输出为u0，非线性系数为a1、a2，设计非线性状态误差反馈控制率为：

[0048] 前述的一种锚杆钻机推进回转协同自适应控制方法，其特征是，所述步骤7)的具体内容为：

[0049] 71)基于Matlab和AMESim的联合仿真平台，实现自抗扰控制器以及锚杆钻机物理系统搭建；

[0050] 72)合理调节控制器参数r、h0、β01、β02、β03、β11、β12和b0，使系统跟踪误差在t→∞时收敛到零；

[0051] 73)实验验证所提的锚杆钻机推进回转协同自适应控制方法有效性和合理性。[0052] 本发明所达到的有益效果：本发明适用于锚杆钻机推进回转协同自适应控制，解决了传统钻机控制对操作人员工作经验依赖性大的问题。钻机根据围岩性状，自适应调整

推进力和回转速度，从而减少钻机断杆、别杆等故障，提高工作效率和掘进速度，为钻机自

动化、智能化奠定基础。

附图说明[0053] 图1是锚杆钻机推进回转系统示意图；[0054] 图2是基于复合方式的锚杆钻机推进回转协同自适应控制框图；[0055] 图3是基于Matlab和AMESim的联合仿真平台；[0056] 图4是推进系统响应曲线；[0057] 图5是回转系统响应曲线；[0058] 图6是砂质泥岩钻进回转压差；[0059] 图7是围岩性状变化时的滤波后回转压差；[0060] 图8是围岩性状变化时的推进力自适应控制性能；[0061] 图9是围岩性状变化时的岩石硬度系数估计值。[0062] 图中附图标记的含义：[0063] 1?三相异步电机，2?双联齿轮定量泵，3?高压滤油器，4?安全阀，5?三位四通电液比例阀控制信号，6?三位四通电液比例阀，7?液压马达，8?回转负载，9?第一冷却器，10?第

二冷却器，11?比例溢流阀，12?电磁方向阀控制信号，13?电磁方向阀，14?液压油缸，15?推

进负载，16?油箱。

具体实施方式[0064] 下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

[0065] 本专利根据围岩性状来设定最优推进力和最优转速，采用复合方式协调钻机推进回转系统，并考虑到锚杆钻机液压系统的非线性以及多干扰特性，采用自抗扰控制器实现

钻机推进和回转系统的独立控制。

[0066] 锚杆钻机推进回转协同自适应控制是实现锚杆钻机整机自动化和机器人化的重要组成部分，对实施锚护过程的智能化具有深远意义。

[0067] 本实施例中，锚杆钻机系统中设备核心参数取值，如表1所示。实际采集的凤凰山煤矿巷道围岩数据，如表2所示。

[0068] 表1锚杆钻机系统设备核心参数取值[0069][0070] 表2凤凰山煤矿巷道围岩强度[0071][0072][0073] 根据自抗扰控制器各待整定参数的功能及其对控制性能的影响，结合经验，设定推进回路自抗扰控制器的参数为：r＝20000，h0＝0.005，β01＝680.8，β02＝5884，β03＝

10000，β11＝300，β12＝0，b0＝2.97；回转回路自抗扰控制器的参数为：r＝20000，h0＝0.005，

β01＝30，β02＝1000，β03＝0，β11＝500，β12＝0，b0＝5.65；低频滤波器的时间常数为T＝0.1；推

进力比例调节系数kF＝13.84，差异度设定为ε＝0.5。

[0074] 首先，验证推进系统和回转系统的独立控制性能。以砂质泥岩构成的顶板为例，其岩石硬度系数约为f＝4.5。由此，获得最优推进力为576N，最优旋转速度为453.3rpm。采用

自抗扰控制器实现的推进力和回转速度控制的响应曲线，分别见附图4和附图5，回转压力

见附图6。

[0075] 由附图4、5可以看出，采用自抗扰控制器，可以实现对推进力和回转速度的快速、无超调跟踪。由附图6所示的回转系统压力变化曲线可以看出，在2.2s之前，由回转压差产

生的转矩主要用于钻机转动；2.2s以后，当钻机以设定转速接触顶板沙质泥岩时，回转压差

产生的转矩主要用于克服岩石阻力矩；但是，回转压差会出现低频振荡现象，其振荡幅值逐

渐衰减。如果直接根据该压差信号，控制推进力，会导致最优推进力出现低频抖振，最终会

严重影响推进系统控制性能。因此，本专利采用低频滤波器，对采集的回转系统压差信号进

行滤波，利用滤波后压差信号修改最优推进力给定值，实现推进与回转系统的协调控制。

[0076] 其次，验证围岩存在一定差异性时，所提推进回转协调控制系统性能。基于表2列出的凤凰山矿巷道围岩性状，钻机从岩石硬度系数估计值为f＝4.5的砂质泥岩中，依次进

入岩石硬度系数为f＝7.7的中砂岩和岩石硬度系数为f＝3.2的较软砂质泥岩中，获得相应

的最优推进力分别为576N、985.6N和409.6N。在该钻进过程中，滤波后回转压差见附图7，协

同自适应控制性能见附图8，预测的岩石硬度系数见附图9。

[0077] 当钻机从砂质泥岩刚进入中砂岩时，回转压差会存在较大幅度的变化，且与岩石硬度系数成正比变化，如附图7所示。如附图8所示，上一钻进过程中的滤波后回转压力信

号，即钻机在f＝4.5的砂质泥岩钻进时采集到的回转压力，在滤波后大约为31.4bar；当钻

机刚进入中砂岩时，回转压力差变大，实际的岩石硬度系数大于预估的岩石硬度系数，可以

判定围岩性状发生变化，需要增大推进力；当钻机从中砂岩进入较软砂质泥岩，回转压力差

变小，实际的岩石硬度系数小于预估的岩石硬度系数，可以判定围岩性状发生变化，需要减

小推进力；由图8可见，推进力的跟踪性能优越，无稳态误差和超调，但是由于回转速度响应

缓慢，所以推进力的调节时间有所延长。如果不采用本专利所提出的协同控制方法，推进系

统会一直保持砂质泥岩的最优推进力为576N；当围岩性状发生变化时，由于推进力给定值

不能自适应变化，导致钻机效率变低，钻孔质量变差。由附图9可以看出，利用岩石破碎比

功，得到的预估岩石硬度系数精度较高，但是，由于回转速度响应缓慢，导致预估响应时间

在3.5s左右。

[0078] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形

也应视为本发明的保护范围。