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随着智能电网的发展,针对网络的潜在攻击也随之增加.现有的解决方案存在效果较差、难以落地等缺点.为此,本文设计一种新的分层分布式入侵检测系统.该系统分布式雾结构将整个网络分为三个层次.在每个网络层中都部署了入侵检测系统,因此,系统确保了三个保护和检测级别.在实验部分,通过对不同性能指标的大量仿真和与集中式体系结构的比较,证明了该方案的优越性. 相似文献
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以水玻璃为硅源,经离子交换制备硅溶胶,以甲酰胺为分散剂和干燥控制剂,混合后雾化喷入预制的油相中,结合其凝胶时间控制搅拌过程使之凝胶化成微球,并经过多次溶剂交换在常压干燥条件下获得粒径均匀、分散性好的SiO_2气凝胶微球。BET分析表明其比表面积约为709.3m~2/g,平均孔径为11.2nm;SEM分析表明微球直径约10~20μm,表面为连续网络纳米孔结构;FT-IR分析显示其在制备过程枝接了-CH_3,具有良好疏水性;DSC-TGA分析显示1000℃内具有良好的热稳定性。 相似文献
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为了实时掌握电气设备外部工作环境,采用虚拟仪器技术,开发了基于Lab VIEW的电气设备检测系统,重点对光照、湿度、温度进行在线监测,采用GPRS数据传输方式解决了传统环境监测距离短的问题。实验结果表明:系统有效、准确地反映了户外电气设备外部环境的变化,完成了在线监测数据的保存,具有一定的应用价值。 相似文献
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输电杆塔在输电网络中具有极其重要的地位,其稳定可靠性直接关系到电力网络的安全运行。为了准确掌握孤堡输电杆塔的运行状态,提出了以笛卡尔坐标系为基准的孤堡输电杆塔基础偏移算法。通过实际塔基结构构建模型进行实验分析和验证,结合实验数据设计了基于LabVIEW的孤堡输电杆塔基础位移监测系统。从得出的24组采样点与基础位移变化关系曲线可知,提出的算法对塔基支撑脚感应灵敏,系统对输电杆塔基础偏移具有较好的监测预警作用。 相似文献
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针对使用支持向量机(support vector machine,SVM)对变压器进行故障诊断时有效特征提取困难、模型参数难以选择的问题,提出一种基于特征提取与INGO-SVM的变压器故障诊断方法。首先,使用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法对构建的21维待选特征进行特征融合和低维敏感特征提取。其次,使用佳点集、随机反向学习和维度交叉学习等策略对北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization,NGO)进行改进。通过2个典型测试对改进北方苍鹰优化算法(improved northern goshawk optimization,INGO)进行性能测试,验证了INGO算法的优越性。然后,基于KPCA提取的低维敏感特征,使用INGO对SVM的参数进行组合寻优,建立基于KPCA特征提取与INGO-SVM的变压器故障诊断模型。最后,对不同变压器故障诊断模型进行实例仿真对比实验。结果表明:所提方法故障诊断精度高、稳定性好,更适用于变压器的故障诊断。 相似文献
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