基于大数据技术的网络安全防御架构设计研究

改革开放以来,我国综合国力显著增强,经济发展水平明显提高,电网规模迅速扩大,在用电数量以及用电量方面逐年递增,能源危机问题逐渐显露。目前,政府十分重视新能源发电技术,逐步开始进行风力发电、水力发电以及太阳能等清洁能源发电的开发设计工作,并从国家战略层面提出了西电东送等关键性项目。文章针对网络安全防御工作中大数据技术所具有的应用优势进行分析,对以大数据技术为基础构建的网络安全防御架构加以研究。对于当前的电力行业而言,切实应用大数据技术,实现高质量的安全防护极为关键。只有保证电力数据具有良好的安全性,才能进一步促进我国经济的腾飞。     

基于DCS的汽轮发电机转子绕组匝间绝缘早期故障预警研究

文章针对大型汽轮发电机转子绕组匝间绝缘早期缺陷预警问题开展研究,提出了一种汽轮发电机转子绕组绝缘状态评估与缺陷预警模型。首先基于机组DCS系统实时监控数据采用多层感知机（Multi-layer Perceptron,MLP）构建发电机励磁电流预测模型,为提高模型泛化能力和预测精度,通过双MLP抽取DCS实时监控数据的时间和电磁空间特征,并结合残差连接、层标准化等技术实现时空信息的融合。考虑到DCS数据噪声较多易导致预测残差波动较大,采用Savitzky-Golay滤波分析法对预测结果进行平滑处理,提高模型的稳定性。最后,基于残差越限法对转子绕组的匝间绝缘早期故障进行预警。实例分析结果表明,所提出的模型具有较高的灵敏度和准确性。     

三维激光扫描技术在工程测量中的应用

为提高数据获取精准度,加快测量工程进度,文章以某大厦空中连廊吊装施工项目为例,创建了建筑三维模型、二维线划图等成果,开展了三维激光扫描技术在建筑施工中的应用研究。应用结果表明,该技术获取数据的精准度较高,可为空中连梁吊装施工作业的开展提供数据支撑,解决了施工作业数据精度差、测量工作难度大、信息不完整等问题。     

卷烟工厂实时数据分类方法研究

实时数据是卷烟工厂智能制造数字化转型中的重要数据基础,但实时数据的分类却尚未形成统一标准,因此本文提出卷烟工厂实时数据分类方法研究。全面梳理本单位实时数据源和数据链,收集和获取卷烟工厂实时数据,形成实时数据基础清单。根据《工业数据分类分级指南（试行）》和《烟草行业数据中心数据建模规范》,结合某中烟的战略蓝图和业务架构,从数据的管理视角和使用视角出发,分别按生产要素及业务活动和数据所在的物理位置两个主要维度对数据进行分类,形成实时数据的类别目录和位置目录的双目录分类结构,然后结合数据实体,采用统一格式数据编码规则进行编制,最终赋予实时数据22位的唯一数据编码。经实验证明,本分类方法既满足了车间生产纵向的使用需求,又满足了业务主管部门的横向条线管理需求,立体式的实时数据分类方法,对实时数据实体进行了全方位的描述,为实时数据在智能制造的数据深入应用奠定基础,在卷烟工厂实时数据分类方面具有良好的应用前景。     

飞机发动机噪声数据沉浸式空间可听化扩展现实系统研究

本文设计了一种噪声数据空间可视化、可听化的模拟系统,用来实现对飞机飞行航迹的仿真、发动机部件噪声数据的预测以及噪声数据空间可视化和可听化。本文提出的模拟系统使用数据分析软件MATLAB计算获取飞机静态试车、航行期间发动机各部件产生的噪声声压级数据,同时使用软件中的三次样条插值函数处理初始数据,再使用傅里叶逆变换函数合成可播放的音频文件。系统使用Unity3D虚拟集成开发平台接收音频文件,编写脚本文件获取噪声音频信息,进行可视化仿真,使用3DMAX等建模软件搭建机场跑道、飞机发动机模型与实验环境,再使用UDP网络通信技术实现Unity3D和MATLAB两平台间的数据信息传递。通过对噪声数据的可视化、可听化仿真模拟,可以直观地对噪声场中的噪声数据进行观测,进而可在一定程度上协助对飞机发动机部件噪声数据的定性分析。     

基于深度学习的刀具磨损预测方法研究

汽车零部件生产加工过程中的刀具磨损退化严重影响产品加工质量、生产效率和生产成本。数据驱动方法已成为刀具磨损预测的有效手段,考虑传统浅层机器学习方法在手动特征提取与非线性拟合方面的局限性,本文将残差结构与门控循环单元相结合,提出一种用于刀具磨损预测的混合神经网络模型。针对多源多通道切削信号,采用残差结构实现空间特征自适应抽取,并解决网络加深时的梯度消失和模型退化问题;此外,针对特征信号的时间相关性,增加门控循环单元挖掘融合特征中的序列信息。为了验证模型性能,在刀具磨损数据集上与其他机器学习模型进行了对比实验。结果表明,所提出的混合模型具有较优的刀具磨损预测效果。     

基于机器学习的学生学情预警方法研究

对学生的学习成绩进行预测分析,提前预警学生可能存在的挂科或成绩下降风险,从而帮助学生和教师更好地制定学习计划和提高教学效率。采集了包括学生的平时成绩、考勤、性别和期末成绩等多种因素的数据,使用线性回归模型进行数据建模和预测分析。研究结果表明,该模型预测误差小,具有实际应用价值。研究成果可为学生和教师提供有益的参考,以便更好地实现教育教学目标。     

轨迹相似性度量方法研究新进展

轨迹数据广泛应用于智能交通、自然保护、疫情防控等领域。轨迹相似性度量是轨迹查询分析中最复杂和耗时的操作之一,是轨迹数据管理领域的研究基础。文章首先将轨迹相似性度量方法按对时间信息是否敏感划分为时间敏感型和非时间敏感型,同时介绍了基于语义和深度学习的新型轨迹相似性度量方法;然后对每类度量方法进行了综合对比分析,并给出了各自的优缺点;最后对本领域未来的研究趋势进行了展望。     

南方CASS向GZUPIS数据转换的研究

在最近几年的广州市管线放线测量工作中,不少单位采用报建图,是南方测绘的CASS基础地形数据的管线设计图,因此必须向广州市管线信息系统（GUPIS）数据转换。通过分析它们的结构特点与导入到管线信息数据库的数据要求,提出相应的转换方法,编制了图形数据转换的LISP程序,完成了对复杂地物和管线的图层、线型、颜色的自动分类和转换处理,介绍CASS转换菜单的生成,列举应用于广州某公司的从化区的报建放线测量项目转换的成功案例,提高了生产效率,可为同类项目提供参考。     

国产分析型数据库在气象数据存储中的应用

近年来,在信息化建设中国家自主权显得尤为重要。利用这次气象信息化升级改造即“天擎”系统部署的契机,甘肃省气象信息中心选用南大通用公司的Gbase 8a MPP产品建设历史分析库,很大程度上满足了用户对长时间序列数据的需求。强大的数据库性能得以支撑起地面、高空、海洋、农气、辐射、大气成分、服务产品等全集数据,同时数据分布策略、列存储模式、并行数据加载、高可用机制、标准语言和接口等核心技术将会在数据服务中充分发挥优势。