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公开(公告)号：CN116796252A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310633174.0
申请日：2023-05-31
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种基于流形学习的抽油机电参故障诊断方法及装置，为解决当前抽油机故障诊断中缺乏实时性和准确度低的技术问题。该故障诊断方法包括：步骤一、在线实时采集抽油机运行状态下的电参数据，进行预处理，将高维信号数据向量化，构建电参数据的原始数据空间；步骤二、构建局部邻域；步骤三、构成多结构邻域；步骤四、在高维空间中，通过最小化局部重构误差来计算多结构邻域局部线性关系的权重系数；步骤五、构建全局重构模型，通过确定全局重构模型的最优解，得到最终的低维特征；步骤六、根据其分类结果完成对抽油机的故障诊断。通过算法的改进，提高了抽油机的故障诊断的精确性和抽油机的故障诊断的实时性。
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公开(公告)号：CN116644583A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310622862.7
申请日：2023-05-30
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F30/20 , F17D5/02 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于VMD和弗雷歇距离相结合的油气管道泄漏信号预处理方法及系统，涉及油气管道信号处理技术领域。本发明的技术要点包括：对油气管道信号进行变分模态分解，获得多个本征模态分量；其中，在变分模态分解中利用弗雷歇距离判断变分模态分解后模态重构信号与原始信号的相似度，进而确定最佳模态个数；将多个本征模态分量输入到预训练的分类器中进行工况识别，识别出油气管道的不同工况。本发明利用弗雷歇距离判断VMD分解后模态重构信号与原始信号的相似度，当弗雷歇距离最小时对应的模态个数‑K值为最优，分解后模态重构信号与原始信号最相似，从而通过新的模态中心频率初始化位置，使其VMD在分解过程中中心频率寻优过程更加迅速与精确。
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公开(公告)号：CN113922413B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202111107744.X
申请日：2021-09-22
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态事件触发协议的孤岛微电网的分布式二级控制方法，包括：建立微电网系统中单个分布式发电单元的非线性动力学模型；在每个分布式发电单元中引入动态事件触发协议；利用动态事件触发协议协调微电网系统中信息传输，以构建分布式二级电压控制器、频率、有功功率控制器；基于分布式二级电压控制器、频率、有功功率控制器，根据预设控制目标，分别建立孤岛微电网中电压稳定、频率稳定、有功功率分配的性能指标；分别根据电压稳定的、频率稳定的和有功功率分配的性能指标构建多个李雅普诺夫函数，以验证对应闭环系统是否稳定。该方法解决了孤岛微电网的电压和频率的稳定以及实时功率平衡问题，减小了信息不完全现象发生概率。
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公开(公告)号：CN115931926A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211627879.3
申请日：2022-12-16
Applicant: 东北石油大学
IPC: G01N23/046 , G01N23/2251
Abstract: 本发明提供一种低渗‑致密砂岩孔隙结构尺度升级方法，小柱塞微米CT扫描，在小柱塞上截片制成场发射扫描电镜样品；配准匹配与FE‑SEM中对应的微米CT切片，将扫描电镜图片与微米CT切片中的孔隙提取出来；将场发射扫描电镜图片及其对应的微米CT切片的孔隙分布图进行对比，确定微米CT中未识别的孔隙发育的位置及孔隙类型，并统计未识别的孔隙的参数特征；在孔隙位置、类型、孔径等参数的约束下，使用随机生长法把缺失的小孔隙补充到CT法所建的数字岩心中；将尺度升级前孔隙模型、尺度升级新生成的孔隙以三维图像形式呈现，合并获得升级后的孔隙模型。本发明克服了升级结果与真实岩心不相符和不同尺度三维孔隙结构模型难建立的问题。
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公开(公告)号：CN111025914B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN201911363687.4
申请日：2019-12-26
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于通信受限的神经网络系统远程状态估计方法、装置及电子设备，方法包括：构建待研究的神经网络的动态模型和状态估计器模型，动态模型包括神经网络状态和测量输出模型；设定动态模型中的函数满足条件；采用状态估计器模型对动态模型进行状态估计，以得到状态估计误差；对神经网络状态和估计误差进行增广处理，以得到状态估计增广系统模型；设定状态估计误差需满足的约束条件，并根据约束条件得到状态估计增广模型满足性能要求的充分条件；根据充分条件计算状态估计器中的未知增益参数。本实施例能适用于现实情况中的神经网络和普遍网络化系统，具有一般性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114065595A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111501938.8
申请日：2021-12-09
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G01V1/36 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及的是基于稀疏约束空‑频域联合学习的波场数值频散压制方法，它包括:训练数据集预处理；样本标签准备；卷积核稀疏化准备；设计联合学习模型G的网络结构；设计损失函数；训练并保存网络模型；测试网络模型性能。通过傅立叶变换将波场数据变换至频率域，获得频域波场的纹理特征；将用低价有限差分法对波动方程进行求解所得到的高频散波场数据作为输入，高阶有限差分法所得到的无频散的空域与频域特征作为标签；构建空间域与频率域联合深度学习网络结构；利用波场数据的稀疏性引入稀疏约束对卷积核进行稀疏化，本发明充分利用波场特征，有效压制数值频散问题，得到高精度、高质量的波场数据。
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公开(公告)号：CN111664365B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202010509296.5
申请日：2020-06-07
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及的是基于改进VMD和1DCNN的油气管道泄漏检测方法，它包括:一、利用声波传感器采集在正常、泄漏两种工况下天然气管道中的声波信号；二、初始化变分模态分解算法VMD的参数，确定VMD模态数K；三、利用VMD算法对声波信号进行自适应分解，选取其中方差最大的IMF作为有效本征模态函数；四、通过优化网络结构和超参数构建一维卷积神经网络1DCNN管道泄漏检测模型；五、将训练样本输入到1DCNN管道泄漏检测模型中进行训练，使用测试样本测试模型泛化性能，最终获取分类结果检测管道是否发生泄漏。本发明有效解决了VMD方法在分解实际信号时分解数K依赖经验选取的问题，可以准确地发现管道发生泄漏并及时报警。
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公开(公告)号：CN112255917A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011115466.8
申请日：2020-10-19
Applicant: 东北石油大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本公开涉及一种定位行驶控制方法及装置、系统、电子设备和存储介质，涉及控制领域。其中，所述的定位行驶控制方法，包括：根据被控对象在传感器的测量输出异常时的方位信息对应的解码向量确定控制器对应的增益；根据所述控制器以及第一时刻的方位信息对应的解码向量，得到第二时刻的方位信息对应的解码向量；基于所述第二时刻的方位信息对应的解码向量，确定所述被控对象的行驶。本公开实施例可实现被控对象在传感器的测量输出异常时的行驶。
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公开(公告)号：CN111709423A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010593256.3
申请日：2020-06-26
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及的是岩性特征库匹配的PDC钻头条件下岩屑岩性识别方法，它包括:一、在PDC钻头条件下进行钻井，采集细小岩屑颗粒白光原图和荧光图像；二、将白光原图和荧光图像分别从RGB颜色空间图像转化为HSV颜色空间图像；三、采用阈值分割公式对荧光图像进行分割；四、通过基于分水岭和近邻区域合并的图像分割算法对白光原图分割，分割出整个白光原图的所有岩屑颗粒；五、提取对应位置岩屑颗粒的颜色和纹理特征，构建岩性特征库；六、计算岩性特征库特征与待匹配岩屑特征的巴氏相似度距离，根据相似度距离得到的匹配结果计算特征岩屑所占面积比，完成岩屑岩性的识别。本发明提高了岩屑的特征表达能力，提高了岩屑的识别精度。
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公开(公告)号：CN111664365A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010509296.5
申请日：2020-06-07
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及的是基于改进VMD和1DCNN的油气管道泄漏检测方法，它包括:一、利用声波传感器采集在正常、泄漏两种工况下天然气管道中的声波信号；二、初始化变分模态分解算法VMD的参数，确定VMD模态数K；三、利用VMD算法对声波信号进行自适应分解，选取其中方差最大的IMF作为有效本征模态函数；四、通过优化网络结构和超参数构建一维卷积神经网络1DCNN管道泄漏检测模型；五、将训练样本输入到1DCNN管道泄漏检测模型中进行训练，使用测试样本测试模型泛化性能，最终获取分类结果检测管道是否发生泄漏。本发明有效解决了VMD方法在分解实际信号时分解数K依赖经验选取的问题，可以准确地发现管道发生泄漏并及时报警。
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