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公开(公告)号：CN118331038A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410267098.0
申请日：2024-03-08
Applicant: 东北石油大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于观测器级联的线性系统故障诊断方法，属于系统故障诊断技术领域，为了解决故障发生较多时彼此间相互影响和外部干扰因素影响，造成观测器难以获得准确系统故障信息的问题；本发明通过提出未知输入观测器和自适应Luenberger观测器级联的故障估计方法，在已知输入信息输出信息不足又有多个故障的情况下，根据未知输入观测器的特点，将执行器故障以及未知输入解耦，得到传感器故障，对原系统补偿再设计自适应Luenberger观测器，然后利用线性矩阵不等式算法设计观测器增益，实现执行器故障和未知输入的鲁棒估计，保证了观测器获取系统故障信息的准确性。
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公开(公告)号：CN115905946A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211436063.2
申请日：2022-11-16
IPC: G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , E21B47/008
Abstract: 本发明涉及油气勘探与开发技术领域，具体地涉及一种基于改进自适应激活函数的深度学习抽油机故障诊断方法，设计的激活函数将可学习参数与注意机制相结合，通过链式求导更新可学习参数，形成全局最优搜索；注意机制提高了输入特征的学习能力，形成了局部最优搜索；将局部最优搜索与全局最优搜索相结合，改善了激活函数的非线性，解决了传统激活函数的缺陷；本发明激活函数更加灵活多变，具有较好的泛化性能和搜索能力，提高了故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN111142020A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911361946.X
申请日：2019-12-26
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及一种通过多结构方式进行风力发电机故障诊断的方法和装置。所述方法包括根据风力发电机在不同运行状态下的运行数据，构建原始数据空间；确定所述原始数据空间中任一样本数据的K近邻样本数据；基于所述任一样本数据的K近邻样本数据，分别利用第一方式和第二方式，得到两种任一样本数据与其对应的K近邻样本数据之间的局部线性结构；分别利用第三方式和第四方式将基于所述第一方式得到的局部线性结构和基于所述第二方式得到的局部线性结构进行结构融合，构造任一样本数据与其对应的K近邻样本数据之间的两种复合局部线性结构；基于构造样本数据的复合局部线性结构，得到所述样本数据的低维特征集合，将所述低维特征集合输入至支持向量机中，得到风力发电机的故障检测结果。
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公开(公告)号：CN119712448A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411491385.6
申请日：2024-10-24
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种风机传动系统故障估计方法及装置，为解决同时估计参数故障和加性故障的未知输入观测器的技术问题。一种风机传动系统故障估计方法，包括：第一步，构建风机传动系统故障数学模型；第二步，构建风机传动系统故障数学模型的增广系统；第三步，设计自适应律，构造自适应未知输入观测器；第四步，构建状态估计误差、测量输出误差、故障估计误差和自适应率，获得误差动态方程；第五步，依据Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法LMI计算自适应未知输入观测器的增益，获得目标观测器；第六步，将风机传动系统的状态数据输入目标观测器中，判断风机传动系统是否故障。
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公开(公告)号：CN118101489A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410110941.4
申请日：2024-01-25
Applicant: 东北石油大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/142 , H04L43/50
Abstract: 本发明提出一种基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法、系统及存储介质，属于网络控制领域，为解决现有方法忽略编码解码机制的量化误差及过程中存在的延迟，影响状态估计器的估计精度的问题。包括如下过程：建立含有异步编码解码机制的具有方差约束的非线性网络化系统动态模型；在j+1时刻输入j时刻的状态估计值#imgabs0#和估计误差协方差矩阵上界Θj|j，生成2nx+1个Sigma点，其中nx为状态向量的维数；根据生成的Sigma点，计算非线性函数的数值雅可比矩阵，将非线性网络化系统近似为线性化系统；计算量化误差统计特性，对误差进行消除；求解估计器增益矩阵，实现异步编码解码机制的具有方差约束的非线性网络化系统状态估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115728083A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211429027.3
申请日：2022-11-15
Applicant: 东北石油大学
IPC: G01M99/00 , E21B47/008
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的抽油机故障诊断，涉及故障诊断技术领域，包括以下步骤：S1、输入抽油机原始参数；S2、检测当前抽油机参数；S3、一次异常参数检测；S4、检测异常参数位置；S5、估定故障位置；S6、进行故障维修；S7、检测后续参数；S8、二次异常参数检测；S9、完成检修；S10、备份维修信息。本发明的有益效果为：该基于深度学习的抽油机故障诊断，通过对抽油机的参数进行实时记录，并进行对比，利用参数差异的方式对抽油机的故障位置进行定位，并且通过利用联网式的数据库，将相同型号的抽油机发生故障的故障表征和当时的异常参数进行记录，从而可以在发生故障的时候通过利用与数据库文件对比的方式，更加迅速的对故障源进行寻找。
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公开(公告)号：CN115059455A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210739084.5
申请日：2022-06-28
Applicant: 东北石油大学
IPC: E21B47/009
Abstract: 一种基于机器学习的有杆抽油机井下故障诊断方法，涉及抽油井故障诊断领域，为了解决现有方法对抽油机示功图判别时缺乏实时性和精确性的问题。具体过程为：步骤一、采集不同运行状态下的抽油机示功图，进行预处理，通过平均冲程和平均载荷将预处理的抽油机示功图割四个部分曲线，将示功图曲线向量化；步骤二、将原始数据空间的示功图向量样本投影至切丛，并通过每个样本纤维的第一主成分构建截面空间；步骤三，依次构建截面空间样本的两重1‑ring邻域，再在均值与方差同时最小化的框架下，构建一个弱非线性截面空间；步骤四，利用局部线性嵌入算法对所述弱非线性截面空间的样本进行降维；步骤五、将得到的低维特征集合输入至支持向量机中检测。
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公开(公告)号：CN118778447A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410801212.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 东北石油大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及自动控制技术领域，具体地涉及一种漂浮式风机叶浆距Lipschitz非线性系统的滑模控制方法，包括：步骤1、建立漂浮式风机叶浆距动力学系统模型；步骤2、通过广义滑模方法将动力学系统模型增广得到描述符系统；步骤3、基于描述符系统设计能同时有效的估计状态和故障的滑模观测器；步骤4、基于描述符系统和滑模观测器，得到误差系统；步骤5、基于误差系统，建立滑模曲面：基于改进滑模趋近律得控制器；步骤7、将控制器作为动力学系统的控制输入，实现漂浮式风机叶浆距Lipschitz非线性系统的滑模控制。本发明能够准确观测出状态向量和多个故障，并且能够有效抑制抖振水平，保证了估计的精确程度以及系统安全性。
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公开(公告)号：CN115059455B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210739084.5
申请日：2022-06-28
Applicant: 东北石油大学
IPC: E21B47/009
Abstract: 一种基于机器学习的有杆抽油机井下故障诊断方法，涉及抽油井故障诊断领域，为了解决现有方法对抽油机示功图判别时缺乏实时性和精确性的问题。具体过程为：步骤一、采集不同运行状态下的抽油机示功图，进行预处理，通过平均冲程和平均载荷将预处理的抽油机示功图割四个部分曲线，将示功图曲线向量化；步骤二、将原始数据空间的示功图向量样本投影至切丛，并通过每个样本纤维的第一主成分构建截面空间；步骤三，依次构建截面空间样本的两重1‑ring邻域，再在均值与方差同时最小化的框架下，构建一个弱非线性截面空间；步骤四，利用局部线性嵌入算法对所述弱非线性截面空间的样本进行降维；步骤五、将得到的低维特征集合输入至支持向量机中检测。
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公开(公告)号：CN118194146A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410228576.7
申请日：2024-02-29
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2135 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种抽油机故障诊断方法和电子设备，抽油机故障诊断方法包括：获取抽油机中待诊断的原始数据；对原始数据进行预处理，得到预诊断数据集；计算预诊断数据集中各个预诊断数据之间的切空间角度差；根据切空间角度差，对预诊断数据集进行降维处理，得到低维特征数据集；通过分类算法，对低维特征集进行识别，输出故障诊断结果。本发明实施例的抽油机故障诊断方法能够提高故障诊断的准确性、效率和鲁棒性，有助于及时发现和解决抽油机运行中的问题。
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