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重放攻击下多智能体系统H_(∞)一致性PID控制

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控制理论与应用 2024年第4期41卷 658-666页

作者：宋金波董宏丽申雨轩侯男东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318 东北石油大学人工智能能源研究院黑龙江大庆163318 东北石油大学黑龙江省网络化与智能控制重点实验室黑龙江大庆163318 东北石油大学三亚海洋油气研究院海南三亚572025

本文针对一类带有加性噪声和乘性噪声的离散多智能体系统,研究重放攻击下多智能体系统的H_(∞)一致性比例-积分-微分(PID)控制问题.首先,根据智能体的测量输出设计状态观测器,对智能体的状态进行有效估计,观测器设计过程中考虑了系统测... 详细信息

本文针对一类带有加性噪声和乘性噪声的离散多智能体系统,研究重放攻击下多智能体系统的H_(∞)一致性比例-积分-微分(PID)控制问题.首先,根据智能体的测量输出设计状态观测器,对智能体的状态进行有效估计,观测器设计过程中考虑了系统测量输出从传感器传输到观测器过程中受到重放网络攻击的影响.然后,利用智能体与其邻居智能体的估计状态差设计PID控制器.利用李雅普诺夫稳定性理论和代数图论,证明在该控制策略下,多智能体系统在重放攻击存在的情况下达到预期的H_(∞)性能指标.最后,利用线性矩阵不等式(LMI)方法求解观测器和控制器增益,利用数值仿真验证了所设计的观测器和PID控制器的有效性.

关键词：多智能体重放攻击 PID控制 H_(∞)性能观测器

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基于时频联合深度学习的地震数据重建

吉林大学学报（地球科学版） 2023年第1期53卷 283-296页

作者：张岩刘小秋李杰董宏丽东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163000 东北石油大学人工智能能源研究学院黑龙江大庆163000 黑龙江省网络化与智能控制重点实验室黑龙江大庆163000

地质条件和采集环境等因素的影响往往导致在地质勘探过程中无法获取完备的地震数据,对后续地质解释工作造成影响。随着计算机硬件的发展及基于卷积神经网络的地震数据处理方法的应用,越来越多的深度学习方法应用于地震数据规则化,当前... 详细信息

地质条件和采集环境等因素的影响往往导致在地质勘探过程中无法获取完备的地震数据,对后续地质解释工作造成影响。随着计算机硬件的发展及基于卷积神经网络的地震数据处理方法的应用,越来越多的深度学习方法应用于地震数据规则化,当前此类方法通常局限在时域范围内处理数据,导致重建数据过于平滑,纹理细节信息缺失。本文提出一种联合时频域特征的卷积神经网络模型,通过在地震数据的时域和傅里叶域上进行联合约束,学习地震数据在时域和傅里叶域的多维度分布特征,重建欠采样地震数据,修正联合损失函数的权重,调整卷积神经网络学习的注意力;采用多级可调节的残差块构建卷积神经网络中间层,提高特征提取能力,根据任务的需要调节残差块数量,平衡网络的精度与效率。实验结果表明,本文提出的方法与双三次插值、基于块匹配的3D协同滤波、深超分辨率网络、增强深度学习超分辨率重建网络等方法对比,具有更好的细节保持效果和鲁棒性。

关键词：地震数据规则化卷积神经网络时频联合深度学习傅里叶变换

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基于波动方程的地震波数值模拟研究综述

吉林大学学报(地球科学版) 2024年

作者：李航孙宇航李佳慧李学贵董宏丽东北石油大学黑龙江省网络化与智能控制重点实验室东北石油大学三亚海洋油气研究院

地震波场数值模拟在地震勘探、地震资料处理和地球构造研究等方面发挥着重要的作用。波动方程数值模拟方法充分考虑了地震波传播的动力学特征和几何学特征，可以为地震波传播机理的研究和复杂地层的解释提供强有力的理论支持，是目前应... 详细信息

地震波场数值模拟在地震勘探、地震资料处理和地球构造研究等方面发挥着重要的作用。波动方程数值模拟方法充分考虑了地震波传播的动力学特征和几何学特征，可以为地震波传播机理的研究和复杂地层的解释提供强有力的理论支持，是目前应用较为广泛的地震波场数值模拟方法之一。本文调研了五种基于波动方程的数值模拟方法：有限差分法易于理解，但数值频散问题明显；伪谱法精度高，但计算过程复杂；有限元法适用于复杂模型，但计算资源消耗大；谱元法适合高精度问题，但对计算内存需求较高；基于物理信息神经网络的深度学习法具有较强的适应性，但训练成本较高。并分别叙述了这五种数值模拟方法的理论基础、适用条件和最新进展。未来，地震波场数值模拟方法应结合深度学习等最新技术；优化边界条件模拟真实的边界反射情况；提高模拟的精度和效率。

关键词：波场模拟有限差分法伪谱法有限元法谱元法物理信息神经网络

基于物理约束U-Net网络的地震数据低频延拓

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石油地球物理勘探 2023年第1期58卷 31-45页

作者：张岩周一帆宋利伟董宏丽东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 东北石油大学物理与电子工程学院黑龙江大庆163318 东北石油大学人工智能能源研究院黑龙江大庆163318

由于震源与采集技术的影响,地震勘探数据往往缺失低频信息,严重影响后续的反演和成像处理。现有的地震数据低频延拓方法,大多建立在时域数据分布特征的基础上,容易导致频率与相位信息严重损失。为解决该问题,文中提出一种基于地震波物... 详细信息

由于震源与采集技术的影响,地震勘探数据往往缺失低频信息,严重影响后续的反演和成像处理。现有的地震数据低频延拓方法,大多建立在时域数据分布特征的基础上,容易导致频率与相位信息严重损失。为解决该问题,文中提出一种基于地震波物理参数约束的U-Net深度学习网络进行地震数据低频延拓。首先,利用理论引导数据的思想组织样本,生成大量不同特征的地震数据;然后,通过结合残差跳跃连接改进的U-Net模型学习从中高频地震数据生成低频成分的非线性映射;最后,结合地震信号的物理参数约束提升对频率、相位的恢复效果。实验证明,文中所提方法对地震数据低频恢复具有较好的效果,并在频率与相位的保持上优于同类方法,对提高后续的处理与解释精度具有较高的实用价值。

关键词：低频缺失物理约束频率与相位恢复深度学习 U-Net 残差块

基于半监督辅助分类生成对抗网络高光谱遥感图像分类

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控制工程 2023年

作者：霍凤财杜悦董宏丽任伟建于涛黑龙江省网络与智能控制重点实验室大庆油田公司第四采油厂规划设计院东北石油大学人工智能能源研究院

对于高光谱遥感图像中大量的波段数据和传统特征的区分和分类困难，我们提出了一种基于半监督辅助分类器-生成对抗网络（SSC-GAN）的高光谱图像分类方法。首先，我们将判别器发展成一个半监督的多分类器，并与判别器级联训练GAN发生器... 详细信息

对于高光谱遥感图像中大量的波段数据和传统特征的区分和分类困难，我们提出了一种基于半监督辅助分类器-生成对抗网络（SSC-GAN）的高光谱图像分类方法。首先，我们将判别器发展成一个半监督的多分类器，并与判别器级联训练GAN发生器。然后，为了扩展数据，判别器从生成的图像中提取更高层次的特征，并将辅助分类标签与生成的样本协调。最后，卷积神经网络取代了GAN中的判别器和生成器，并对两个升级的网络进行了动态堆叠优化。与一些经典的高光谱遥感图像特征提取和分类方法相比，改进算法模型在经典数据集上达到了最佳分类精度，分类能力更具优势，且具有一定鲁棒性。

关键词：生成对抗网络高光谱遥感图像卷积神经网络特征提取

基于空间—波数域联合深度学习的数值频散压制

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石油地球物理勘探 2022年第3期57卷 510-524,I0001页

作者：张岩崔淋淇宋利伟董宏丽东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 东北石油大学物理与电子工程学院黑龙江大庆163318 东北石油大学人工智能能源研究院黑龙江大庆163318 黑龙江省网络与智能控制重点实验室黑龙江163318

有限差分法是地震勘探领域常用的波场数值模拟方法,当空间网格间距大或使用低阶差分算子时会产生严重数值频散现象,影响模拟精度。为此提出一种基于联合学习深度卷积神经网络的数值频散压制方法,该方法使用卷积神经网络自适应提取波场... 详细信息

有限差分法是地震勘探领域常用的波场数值模拟方法,当空间网格间距大或使用低阶差分算子时会产生严重数值频散现象,影响模拟精度。为此提出一种基于联合学习深度卷积神经网络的数值频散压制方法,该方法使用卷积神经网络自适应提取波场特征进行频散校正。首先,利用波场数据在空间域和波数域的稀疏特征构建残差学习卷积神经网络,提取波场的主要特征;其次,基于L_(1)范数对网络模型进行稀疏优化,降低模型的复杂度,增加网络的泛化能力;最后,构造联合目标优化函数,使网络在空间—波数域联合约束的语义下学习频散压制的非线性逼近能力。将所提方法应用到不同模型正演的波场数据,结果表明:该方法可有效保护地震信号、压制频散;将网络与迁移学习结合,用于新模型的正演数据,可取得较好效果。与同类算法相比,该方法可以提高粗网格的计算精度、降低计算成本,所得波场快照具有较高的信噪比。

关键词：数值频散压制卷积神经网络联合学习稀疏约束残差网络

基于MobileViT的岩石薄片图像岩性识别方法研究

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地质通报 2023年

作者：王琼杨杰霍凤财董宏丽任伟建于涛大庆油田有限责任公司第四采油厂工艺研究所东北石油大学电气信息工程学院黑龙江省网络化与智能控制重点实验室东北石油大学三亚海洋油气研究院东北石油大学人工智能能源研究院

岩石薄片图像中包含了大量肉眼无法到观察的地质特征信息，对岩石薄片图像的岩性识别结果为后续的石油勘探和开发奠定了基石。针对岩性识别数据集不均衡、识别模型参数多等问题，提出一种改进的轻量化MobileViT模型，该模型针对涵盖了90... 详细信息

岩石薄片图像中包含了大量肉眼无法到观察的地质特征信息，对岩石薄片图像的岩性识别结果为后续的石油勘探和开发奠定了基石。针对岩性识别数据集不均衡、识别模型参数多等问题，提出一种改进的轻量化MobileViT模型，该模型针对涵盖了90%以上常见岩性的岩石薄片图像进行建模分析。首先，为使模型更好地学习到每类岩石薄片图像中所包含的独特特征，对数据集进行数字增加。其次，使用GELU替换MobileViT中MV2模块中常规ReLU6，从而作为该模块的激活函数，有效解决神经元死亡的问题，提升模型的收敛速度。最后，划分训练集和测试集，使用余弦退火算法自动更新学习率，以迁移学习加速训练过程，实现岩石薄片图像中针对岩性的自动识别。实验结果表明，改进后的MobileViT对岩性识别的准确率达82.9%，模型的参数仅为7.66M，通过实例验证该算法具有较好的鲁棒性。

关键词：岩石薄片岩性识别 MobileViT 余弦退火轻量化

基于VMD去噪和散布熵的管道信号特征提取方法

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吉林大学学报（工学版） 2022年第4期52卷 959-969页

作者：周怡娜董宏丽张勇路敬祎东北石油大学人工智能能源研究院黑龙江大庆163318 东北石油大学黑龙江省网络化与智能控制重点实验室黑龙江大庆163318 东北石油大学三亚海洋油气研究院海南三亚572024 东北石油大学电子科学学院黑龙江大庆163318

针对管道声波信号非线性、非平稳性特点和管道泄漏信号特征提取困难的问题,提出一种管道声波信号特征提取方法。首先,采用变分模态分解(VMD)算法对采集到的声波信号进行去噪,在此过程中采用最小巴氏距离法确定VMD分解的模态个数,并通过... 详细信息

针对管道声波信号非线性、非平稳性特点和管道泄漏信号特征提取困难的问题,提出一种管道声波信号特征提取方法。首先,采用变分模态分解(VMD)算法对采集到的声波信号进行去噪,在此过程中采用最小巴氏距离法确定VMD分解的模态个数,并通过评估VMD分解后各本征模态函数(IMF)分量与原始信号的概率密度之间的Wasserstein距离(WD)来筛选有效模态,对筛选的有效模态进行重构。然后,对重构的信号计算其散布熵值作为信号特征参数,最后将特征参数输入极限学习机(ELM)进行工况识别。实验结果表明,本文方法能够较准确地分类识别管道信号,总的识别率达到了100%。

关键词：管道泄漏变分模态分解 Wasserstein距离散布熵特征提取

Round-Robin协议下基于观测器的多智能体系统H∞一致性控制

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信息与控制 2022年第6期51卷 719-729,740页

作者：宋金波董宏丽申雨轩张金南东北石油大学人工智能能源研究院黑龙江大庆163318 东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318

针对一类具有非线性动态特性的多智能体系统,研究Round-Robin (RR)通信协议下基于观测器的H∞一致性控制问题。在智能体与其邻居智能体之间的通信信道引入了Round-Robin通信协议,缓解信道拥堵带来的测量丢失、时延等问题。通过RR协议的... 详细信息

针对一类具有非线性动态特性的多智能体系统,研究Round-Robin (RR)通信协议下基于观测器的H∞一致性控制问题。在智能体与其邻居智能体之间的通信信道引入了Round-Robin通信协议,缓解信道拥堵带来的测量丢失、时延等问题。通过RR协议的调度,使得智能体在每一时刻确保能够接收到一个邻居智能体信息。首先,根据智能体的测量输出设计状态观测器,对每个智能体的状态进行估计,然后,根据估计状态设计一致性控制器,基于李雅普诺夫稳定性理论,给出多智能体系统满足H∞一致性性能指标的充分条件,进而通过求解线性矩阵不等式(LMI)获得观测器及控制器参数。最后,将本文设计的控制算法应用于数值仿真和柔性连杆机器人的一致性控制,验证所设计算法的可行性和有效性。

关键词：多智能体一致性控制 Round-Robin协议状态观测器 H∞性能