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基于深度学习的轨道交通网络安全威胁识别方法研究
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作者 王进 董晓鲁 《电子质量》 2024年第7期95-99,共5页
随着信息技术的发展,轨道交通领域基于通信的列车控制信号系统(CBTC)、综合监控系统(ISCS)等与信息化深度融合,越来越多的系统、控制网络采用以太网协议,导致网络安全风险越来越高。针对轨道交通网络通信特点,提出了一种基于深度学习的... 随着信息技术的发展,轨道交通领域基于通信的列车控制信号系统(CBTC)、综合监控系统(ISCS)等与信息化深度融合,越来越多的系统、控制网络采用以太网协议,导致网络安全风险越来越高。针对轨道交通网络通信特点,提出了一种基于深度学习的轨道交通网络安全威胁多维度识别方法,全方位提取轨道交通网络专用协议网络流量的原始报文、网络日志和配置信息,并以提取到的信息作为输入量构建轨道交通网络攻击流量多维度深度学习识别模型,由此得到的轨道交通网络流量特征更加合理准确,在不影响目标网络正常业务运行的前提下,可以有效提升轨道交通网络攻击/异常流量识别的准确率。 展开更多
关键词 轨道交通网络安全 攻击识别 深度学习 多维度监测
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自动定向式变电站局部放电监测定位方法研究 被引量:2
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作者 李杰 王磊 +3 位作者 王应芬 续所良 杨志华 沈晨 《电气应用》 2020年第5期23-28,共6页
局部放电监测对发现绝缘缺陷与减少设备绝缘击穿故障均有重要意义,但是目前基于固定天线阵列装置的局部放电信号监测定位方法还不能实现空间上多维度、大范围的高准确度监测。为此设计了一种包含机械结构与天线阵列的自动定向装置,并提... 局部放电监测对发现绝缘缺陷与减少设备绝缘击穿故障均有重要意义,但是目前基于固定天线阵列装置的局部放电信号监测定位方法还不能实现空间上多维度、大范围的高准确度监测。为此设计了一种包含机械结构与天线阵列的自动定向装置,并提出适用的局部放电监测定位方法。所述局部放电监测定位系统首先根据信号特征通过N-Q-Φ等图谱判别局部放电信号,再从空间几何关系角度确定输送给机械结构的控制信号,从而控制定向装置不断调整天线阵列指向,并在闭环调节下使信号时间差最终控制在预设阈值以内。此时阵列中央的激光头所指即为局部放电源位置,完成了局部放电源的监测定位。之后建立局部放电监测定位实验系统,并对上述方法进行测试。结果表明,实验系统能有效发现局部放电信号,并能准确快速地定位局部放电源位置,这对实现局部放电大范围监测与定位有重要意义。 展开更多
关键词 多维度监测 自动定向 特高频法 局部放电
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多维度监测与大数据分析诊断系统在散料装备上的应用
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作者 陈泽智 《中文科技期刊数据库(引文版)工程技术》 2022年第9期137-140,共4页
本文在论述了散料输送设备目前监测分析诊断现状的基础上,提出了一种多维度监测与大数据分析诊断系统,并从多维度监测、数据采集处理、模型分析诊断三个方面结合具体应用进行了详细阐述。文章针对散料输送设备的特性提出了多种监测感知... 本文在论述了散料输送设备目前监测分析诊断现状的基础上,提出了一种多维度监测与大数据分析诊断系统,并从多维度监测、数据采集处理、模型分析诊断三个方面结合具体应用进行了详细阐述。文章针对散料输送设备的特性提出了多种监测感知方式,逐一展开阐述;并对监测数据的采集和处理过程提出了详细的流程和方法,对分析诊断模型的建立提出了创新性的解决办法。 展开更多
关键词 散料输送设备 多维度监测 大数据采集处理 模型分析预测
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面向智能城市的电动汽车多维度监测系统的设计
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作者 吴昶 马玉婷 +2 位作者 韩紫烨 艾文灏 熊炜 《通信电源技术》 2020年第7期135-137,共3页
针对交通物联网化趋势和信息技术的发展,提出了面向智能城市的电动汽车多维度监测系统。以电动汽车为载体,监测装置实时采集电动汽车的地理位置(室外GPS+室内定位)、碰撞信息、电池电量、电池温度以及车内温度等信息,在STM32F103嵌入式... 针对交通物联网化趋势和信息技术的发展,提出了面向智能城市的电动汽车多维度监测系统。以电动汽车为载体,监测装置实时采集电动汽车的地理位置(室外GPS+室内定位)、碰撞信息、电池电量、电池温度以及车内温度等信息,在STM32F103嵌入式平台进行处理,通过GPRS通信模块与服务器进行数据交换,服务器可对数据进行处理生成直观的曲线图,并与手机APP端通信,方便交通参与者获知电动汽车的相关信息。另外,通过采集大量电动汽车数据,利用蒙特卡洛算法、神经网络算法和粒子群算法可以进行规模化电动汽车充电行为模拟,实现对数据进行分析利用的目的,实现交通参与者与电动汽车的远程交互。本系统基于物联网将交通所涉及的元素进行智能化,助力实现数字化转型,改善人们的生活。 展开更多
关键词 电动汽车 多维度监测 大数据
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自动定向式变电站局放监测定位方法研究
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作者 李杰 朱胤宇 +3 位作者 沈丽 徐晓琳 胡忠明 普剑辉 《云南电力技术》 2022年第4期26-30,共5页
局放监测对发现绝缘缺陷与减少设备绝缘击穿故障均有重要意义,但是目前基于固定天线阵列装置的局放信号监测定位方法还不能实现空间上多维度、大范围的高精度监测。为此设计了一种包含机械结构与天线阵列的自动定向装置,并提出适用的局... 局放监测对发现绝缘缺陷与减少设备绝缘击穿故障均有重要意义,但是目前基于固定天线阵列装置的局放信号监测定位方法还不能实现空间上多维度、大范围的高精度监测。为此设计了一种包含机械结构与天线阵列的自动定向装置,并提出适用的局放监测定位方法。所述局放监测定位系统首先根据信号特征通过N-Q-Φ等图谱判别局放信号,再从空间几何关系角度确定输送给机械结构的控制信号,从而控制定向装置不断调整天线阵列指向,并在闭环调节下使信号时间差最终控制在预设阈值以内,此时阵列中央的激光笔所指即为局放源位置,完成了局放源的监测定位。之后,建立局放监测定位实验系统对上述方法进行了测试。结果表明,实验系统能有效发现局放信号,并能准确快速地定位局放源位置,这对实现局部放电大范围监测与定位有重要意义。 展开更多
关键词 多维度监测 自动定向 特高频法 局部放电
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水冷壁多维度监测系统在超临界机组的应用研究
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作者 吕向东 张兴龙 +3 位作者 张美君 徐希玉 闫超 任学佳 《中国设备工程》 2022年第9期163-165,共3页
超临界燃煤锅炉水冷壁的传热及水动力安全是超临界机组安全稳定运行的重要保障,然而,近年来,随着煤质变化及负荷波动的影响,水冷壁积灰结渣及热负荷波动对传热安全带来挑战,迫切需要水冷壁热流及健康程度的监测技术以保障受热面安全。... 超临界燃煤锅炉水冷壁的传热及水动力安全是超临界机组安全稳定运行的重要保障,然而,近年来,随着煤质变化及负荷波动的影响,水冷壁积灰结渣及热负荷波动对传热安全带来挑战,迫切需要水冷壁热流及健康程度的监测技术以保障受热面安全。本文介绍了清华大学开发的水冷壁多维度监测系统在十里泉超临界机组的开发及应用,运行结果表明,所开发监测方法具有成本低、运行稳定的优势,能够获得覆盖全水冷壁的实时热流灰渣厚度等信息,为水冷壁安全高效运行提供了保障。 展开更多
关键词 水冷壁 多维度监测 热流计 大数据
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一种基于多维度监测指标的互联网电视节目业务质量评测方法的研究
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作者 陈功 郭忠武 《广播电视网络》 2022年第12期100-102,共3页
随着互联网电视业务的发展,电视质量指标数据越来越丰富,但是对数据的分析研判存在分析方法落后、产品质量不高等诸多问题。如何有效运用实践经验和数据分析技术构建准确有效的互联网电视质量评测方法,强化对电视业务质量的把控成为当... 随着互联网电视业务的发展,电视质量指标数据越来越丰富,但是对数据的分析研判存在分析方法落后、产品质量不高等诸多问题。如何有效运用实践经验和数据分析技术构建准确有效的互联网电视质量评测方法,强化对电视业务质量的把控成为当务之急。本文结合电视运维工作,对一种基于多维度监测指标的互联网电视节目业务质量评测方法进行分析研究,提出了一种新的互联网电视业务指标节目优良率评测构想。 展开更多
关键词 多维度监测 传输质量 节目优良率 互联网电视
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深穿开挖影响的覆土变形规律研究 被引量:1
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作者 韩大勇 郭忠猛 +2 位作者 王亚东 张硕 王玉肖 《施工技术》 CAS 2020年第S01期102-105,共4页
城市地下工程的大量建设对周边覆土层势的稳定性势必产生不同程度的影响。以高精度探地雷达前期普查和多维度变形测量后期监测为研究手段,对某城市深穿开挖隧道周边覆土进行变形规律研究。雷达前期普查首先确定了2处监测区域中度疏松区... 城市地下工程的大量建设对周边覆土层势的稳定性势必产生不同程度的影响。以高精度探地雷达前期普查和多维度变形测量后期监测为研究手段,对某城市深穿开挖隧道周边覆土进行变形规律研究。雷达前期普查首先确定了2处监测区域中度疏松区A和轻微疏松区C;后期监测数据显示,A,C区域x轴向变形规律明显,均面向开挖隧道,为整体变形,变形量随深度的增加而减小。y轴向变形无固定方向,且为分层错动;A区域变形深度范围为地下0~4m,2处各方向变形值最大为0.5mm,在安全范围内证明了支护结构的有效性。 展开更多
关键词 深穿开挖 雷达监测 多维度变形监测 规律研究
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多维度超声监测在宫腔镜手术麻醉中的应用价值
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作者 陈荣鑫 《中外医药研究》 2023年第16期30-32,共3页
目的:分析多维度超声监测在宫腔镜手术麻醉中的临床应用价值。方法:选取2022年1—12月重庆市合川区妇幼保健院行宫腔镜手术麻醉患者120例为观察对象,根据监测方法的不同分为对照组、观察组,各60例。对照组采用常规监测,观察组采用多维... 目的:分析多维度超声监测在宫腔镜手术麻醉中的临床应用价值。方法:选取2022年1—12月重庆市合川区妇幼保健院行宫腔镜手术麻醉患者120例为观察对象,根据监测方法的不同分为对照组、观察组,各60例。对照组采用常规监测,观察组采用多维度超声监测。比较两组手术前15 min(T_(0))、手术开始后30 min(T_(1))、手术结束后30 min(T_(2))动脉血氧分压(PaO_(2))、动脉血二氧化碳分压(PaCO_(2))、氧合指数(PaO_(2)/FiO_(2))、白细胞介素-6(IL-6)、克拉拉细胞蛋白16(CC16)水平,以及观察组不同B线数量患者呼气末下腔静脉(IVC)最大直径(IVC_(max))、吸气末IVC最小直径(IVC_(min))、IVC呼吸变异度(IVC_(rvi))。结果:T_(2)时,观察组PaO_(2)、PaO_(2)/FiO_(2)、IL-6水平高于对照组,PaCO_(2)、CC16水平低于对照组;T_(1)、T_(2)时,≥1条B线患者IVC_(max)、IVC_(min)高于0条B线患者,IVCrvi低于0条B线患者,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:在宫腔镜手术麻醉中采取多维度超声监测方式,能够监测围术期肺部B线、IVC容量、IVCrvi等指标,可指导术中麻醉管理。 展开更多
关键词 宫腔镜 手术麻醉 多维度超声监测
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深度学习神经网络在火电厂阀门故障诊断与预警中的应用 被引量:2
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作者 周传杰 王嘉琪 +1 位作者 马运保 杜伟 《科技风》 2023年第20期4-7,59,共5页
针对燃煤发电机组的重要执行机构阀门,通过深度神经网络算法对机组大量运行数据进行学习,构建重要执行机构阀门在全负荷工况下的精准数学模型,以深度神经网络模型预测值和皮尔逊相关系数判别为依据,实现重要执行机构阀门的故障诊断和早... 针对燃煤发电机组的重要执行机构阀门,通过深度神经网络算法对机组大量运行数据进行学习,构建重要执行机构阀门在全负荷工况下的精准数学模型,以深度神经网络模型预测值和皮尔逊相关系数判别为依据,实现重要执行机构阀门的故障诊断和早期预警。结果表明,基于大数据,学习和深度神经网络算法的数学模型有效地实现了对执行机构阀门的故障诊断和提前预警,指导运行人员进行提前干预和检修,减少机组的故障率。执行机构阀门故障预警的深度神经网络模型以执行机构阀门前的相关DCS参数、系统主要运行参数作为模型的输入变量;以执行机构阀门之后的参数作为输出量。选择机组在不同负荷工况下,执行机构阀门系统从打开到关闭的完整时间段内的大量数据,作为深度神经网络模型的训练数据。该方法具有较强的通用性,可以方便地平行移植至火电机组的其他重要辅机设备中。皮尔逊相关系数能反映数据变化的趋势信息,能判断两个向量或者两个数组相似度。以皮尔逊相关系数作为深度神经网络模型预测输出值与系统实际输出偏差距离的判据,可以很好地解决系统发生偏离后的预警问题,有效地提高模型预测的精度。 展开更多
关键词 深度神经网络算法 皮尔逊相关系数 执行机构阀门故障预警 多维度距离偏差监测 大数据分析
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