某风电工控网络安全防护设计

本文通过对某风电公司的风电场和集控中心的横向边界防护和综合安全防护现状分析后,按照能源局36号文附件4《发电厂监控系统安全防护方案》的要求,从横向边界防护、入侵检测、监测与审计、主机与网络设备、应用安全控制、安全管理等方面进行安全防护设计。该设计已在辽宁某风电公司进行了应用实施,经过近半年的运行情况来看,具有很好的网络安全防护效果,因此在风电行业具有很高的推广应用价值。     

海光缆安全防护分析

海光缆通信是主要的跨海跨洋通信方式,是水下信息传输网的基础。本文分析了海光缆面临的安全隐患,从海光缆规划、设计、路由勘察、工程施工等方面,阐述了海光缆安全加固的方法,提出了在运维阶段运用海光缆全方位监控、入侵检测等技术措施保障海光缆安全。     

基于改进CGANs的入侵检测方法研究

近年来,机器学习算法在入侵检测系统(IDS)中的应用获得越来越多的关注。然而,传统的机器学习算法更多的依赖于已知样本,因此需要尽可能多的数据样本来对模型进行训练。遗憾地是,随着越来越多未知攻击的出现,且用于训练的攻击样本具有不平衡性,传统的机器学习模型会遇到瓶颈。文章提出一种将改进后的条件生成对抗网络(CGANs)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(CGANs-DNN),通过解决样本不平衡性问题来提高检测模型对未知攻击类型或只有少数攻击样本类型的检测率。深度神经网络(DNN)具有表征数据潜在特征的能力,而经过改进后的条件CGANs,能够通过学习已知攻击样本潜在数据特征分布,来根据指定类型生成新的攻击样本。此外,与生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAE)等无监督生成模型相比,CGANsDNN经过改进后加入梯度惩罚项,在训练的稳定性上有了很大地提升。通过NSL-KDD数据集对模型进行评估,与传统算法相比CGANs-DNN不仅在整体准确率、召回率和误报率等方面有更好的性能,而且对未知攻击和只有少数样本的攻击类型具有较高的检测率。     

纵轴式掘进机截割头载荷影响因素的仿真分析

针对现有掘进机截割头载荷特性研究方法采用单一影响因素不能全面反映截割头载荷及其波动变化规律的问题,通过分析截割头瞬时载荷,确定了纵轴式掘进机在水平截割工况下截割头载荷的主要影响因素有截割岩石特性、截割头掏槽深度、截割头吃刀深度、截割头转速和截割臂摆速。针对某纵轴式掘进机水平截割工况,采用Matlab对影响截割头载荷的多种因素进行仿真分析,得到了各向载荷及其波动随各因素的变化规律:截割头载荷随着岩壁普氏系数的增大而增加,其中横向阻力增加尤为明显,横向阻力波动程度高于其他方向载荷,且随着岩壁普氏系数的增大呈减小趋势;随着截割头掏槽深度的增加,截割头各向载荷近似呈线性增加,其中升力增加幅度最大,各向载荷波动则随着截割头掏槽深度的增大而减小;随着吃刀深度的增加,截割头载荷总体呈增大趋势,载荷波动程度则随之减小;在截割头转速一定的情况下,截割头载荷均随着截割臂摆速的增加而增大,在同一摆速下,截割头载荷随着截割头转速的减小而增大,横向阻力波动明显高于升力和推进阻力波动,横向阻力和推进阻力波动按截割头载荷规律变化,升力波动则与之相反。截割头载荷波动变化规律与截割头载荷变化规律不尽一致,有时甚至相互冲突。因此,掘进机作业过程中应合理选择截割头掏槽深度、吃刀深度等操作参数和截割头转速、截割臂摆速等运动参数,使各参数相互匹配,以减小掘进机振动,延长使用寿命。     

煤矿井下移动机器人运动规划方法研究

针对现有煤矿井下移动机器人运动规划所生成的轨迹存在超调、碰撞、不连续、不光滑等问题,提出了一种由路径规划、轨迹生成、轨迹优化3个部分构成的煤矿井下移动机器人运动规划方法。路径规划采用基于图搜索的A*算法实现,通过开始搜索、路径排序、继续搜索3个步骤循环迭代,快速规划出一条可通行的全局路径作为轨迹生成的初值。轨迹生成通过构建基于Minimum Snap的目标函数,并施加等式约束来实现。轨迹优化则是在轨迹生成的基础上施加不等式约束来实现:通过调整时间分配和构建基于Corridor轨迹规划的不等式约束,解决基于Minimum Snap轨迹生成在求解过程中出现的超调现象,并对整段轨迹本身进行约束,避免发生碰撞;通过引入调和函数Bezier Curve,构建基于Bezier Curve的Minimum Snap的轨迹优化问题,使得轨迹高阶目标函数的求解变得简单高效,最终生成一条适用于煤矿井下移动机器人的能量损失最小、连续、光滑、无碰撞、可执行的运动轨迹。在Matlab仿真环境中设计了随机地图,生成了包含时间分配、位置规划、速度规划、加速度规划的最优轨迹规划结果。实验结果验证了该运动规划方法的正确性和有效性。     

带式输送机煤流量自适应检测方法

针对现有带式输送机煤流量检测方法存在检测精度易受环境影响、实现过程复杂、信息提取耗时较长等问题,提出了一种基于机器视觉的带式输送机煤流量自适应检测方法。首先,采用基于小波变换的融合算法对带式输送机运输煤料原始图像进行增强处理,并采用OTSU算法将增强图像分割为胶带图像和煤料图像;然后,对煤料图像进行空洞填充、轮廓检测和面积计算等处理,获取煤料图像面积信息;最后,采用基于数学建模的煤流量检测算法,通过计算煤料瞬时体积获得煤流量检测值。试验结果表明,该方法平均检测时间约为30ms,检测结果与电子胶带秤测量结果的误差约为5%,满足带式输送机自动调速控制系统对煤流量检测实时性和准确性的要求。     

基于压电陶瓷传感器的管道裂纹敲击定位法

如何科学确定裂纹所在位置和裂纹大小一直是油气管道检测面临的难题。为便于检测管道上的裂纹位置,提出了一种基于压电陶瓷传感器(PZT)信号识别的裂纹检测新方法——敲击定位法。该方法简单易行,通过获取管道上4个不同位置的信号值,可以方便地确定裂纹位置和周向裂纹长度范围。为验证该方法的可行性,在理论分析的基础上,选取1根长2. 1 m的钢制管道进行试验,通过粘贴在管道上的压电陶瓷传感器拾取敲击信号,获得应力波的传播特征。应力波在健康管道上传播时会不断衰减,但经过管道上的裂缝时衰减程度显著增大,因而可藉此识别裂纹所在位置。研究结果表明,管道上裂纹周向位置已知和周向位置未知两种情况下,裂纹与PZT传感器之间的计算距离与实测距离误差较小,因此该方法能有效识别裂纹位置。研究结果为油气管道裂纹的无损检测提供了新方法。