基于物联网的地铁区域安全监控系统设计

为更好的保障地铁行车安全,及地铁站内环境安全和对灾害事故的预防,需要对地铁区域安全监控进行设计。当前采用的方法是利用传感器获取的监控信号经过现场中心接口传送至监控中心,在监控中心完成对数据信号的采集分析,通过网络与数据中心进行数据通信,在监控数据中心中完成对数据参数的处理以及预警和报警等功能,并对地铁进行实时监控。虽然该方法成本较低,但存在监控数据过程中产生数据丢失问题。为此,提出一种基于物联网的地铁区域监控安全监控系统设计方法。该方法首先对地铁区域安全硬件系统进行设计,硬件系统主要由感知层模块以及网络层模块和应用层模块三部分构成,利用分段曲线算法对监控到的数据进行传输,以传输的数据为基础,结合粒子滤波对监控数据进行处理,以数据处理结果完成对地铁区域安全监控系统设计。实验结果表明,所提方法能有效地提高地铁行车的安全性,保证乘车安全,为地铁安全建设发展提供依据。     

矿山安全态势预测预警研究

基于物联网技术获取矿山安全大数据并加以充分挖掘、利用,有利于实现矿山安全态势预测预警。以瓦斯爆炸事故为例,通过分析事故致因,构建了矿山安全态势评价指标体系,并对各评价指标进行了量化。基于长短期记忆(LSTM)网络和贝叶斯网络构建了矿山安全态势预测模型,根据矿山安全监测数据,通过LSTM得到矿山安全态势评价指标预测值,由贝叶斯网络根据评价指标预测值推理得出矿山安全事故风险概率,实现矿山安全态势预测。基于安全态势预测结果建立了预警机制,根据警情划分4级预警级别及响应部门,制定了相应的预警措施。以某煤矿某次瓦斯爆炸事故为例进行反演,结果表明基于LSTM和贝叶斯网络的矿山安全态势预测结果与实际情况吻合。     

直流特高压带电线路近电安全感应预警监控系统设计

传统直流特高压带电线路中,安全感应预警监控系统存在的监测数据难以实时上传,通信不流畅、数据采集误差大,针对该问题,设计了一种基于MPPT监测的监控系统,能够将直流特高压带电线路中信息提取功率导向存储装置,并通过两个控制模块和实时监控装置,加强监控系统的监测能力,大大提高了监测效率与实时数据传输能力。同时构建了机器人学习算法的GEN算法,对预警机制进行改进,提高了预警能力,也提高了数据处理效率,增强了数据适应性,通过仿真实验,所设计的硬件在安全数据监控时,监控率最高可达94.01%。     

物联网、大数据及云计算技术在煤矿安全生产中的应用研究

阐述了物联网、大数据及云计算技术的研究现状,指出3种技术之间的关系,即物联网产生大数据,大数据助力物联网;大数据需要云计算,云计算增值大数据。结合煤矿综合自动化的建设发展历程,研究了3种技术在煤矿安全生产保障中的作用和地位,提出了3种技术在煤矿生产安全保障中的关系:物联网是煤矿各个子系统建设的技术框架和路线图,大数据是矿山物联网建设的产物,云计算则是对大数据处理利用的技术手段,并指出基于物联网、大数据及云计算技术的煤矿安全生产监测监控系统将是主动式、多参数融合、具备预警功能的监测监控系统,可有效提升煤矿安全生产水平。     

基于态势感知的智能电网安全调度预警架构设计

智能电网安全调度过程不能准确进行故障识别,导致调度监护预警精度较低.为此,对基于大数据态势感知的智能电网安全调度监护预警架构进行了研究.通过智能电网数据库采集监护预警数据,利用大数据态势感知技术对监护预警数据进行处理;将实时性关联矩阵的原理应用到智能电网监控预警算法设计中,获取智能电网安全调度过程中任意故障对应的动作组...     

基于内容挖掘的广域信息管理系统业务数据安全

针对广域信息管理系统（SWIM）服务共享中的数据安全问题，分析了SWIM业务流程中的安全隐患，提出了一种基于潜在狄利克雷分配（LDA）主题模型和内容挖掘的恶意数据的过滤方法。首先对SWIM四种业务数据进行大数据分析，然后通过LDA模型对业务数据进行特征抽取完成内容挖掘，最后利用KMP匹配算法在主串中查找模式串，从而检测出含有恶意关键字的SWIM业务数据。在Linux内核中对该检测方法进行测试，实验结果表明该方法能够有效地对SWIM业务数据进行内容挖掘，与潜在语义分析（LSA）和基于概率统计的潜在语义分析（pLSA）的方法相比也具有更好的检测性能。     

基于WSN和RFID的矿井作业人员健康监测系统设计

针对煤矿井下工作场景恶劣复杂、人员健康及环境参数监控难度大、易造成安全事故等问题,采用物联网技术,设计了一种基于无线传感器网络（WirelessSensorNetworks,WSN）和射频识别（RadioFrequency Identification,RFID）的矿井作业人员健康监测系统。该系统利用WSN实时监控人体的心率、血氧及井下环境温湿度、气体浓度等数据;利用RFID技术定位井下作业人员;将所采集信息数据传输至服务器实时检测,实现安全预警并及时定位救援,从而远程监测作业人员健康。     

B/S信息系统的入侵检测研究

提出了针对B/S数据服务系统的入侵检测模型。该模型采用两层结构：第1层分析不同来源的安全数据并生成预警条件，第2层对预警数据进行处理并作出是否警报的最终决定。在模型中引入了树型拓扑结构，为服务器端的正常行为建模，用不同的安全相关数据生成历史轮廓，通过有序归并和基于通用序列模式(GSP)的Apriori验证发现异常行为。该方法对报警情况和报警自身进行综合分析，具有较高的检测率。     

煤矿安全大数据特征及治理方法体系研究

高效分析利用煤矿安全大数据,对于提高煤矿的安全管理水平和生产效率具有重要意义。目前煤矿安全大数据治理存在数据特征不明、治理方法不清等问题,针对该问题,着重分析了煤矿安全大数据特征,得出煤矿安全大数据具有5V特征,即数据体量大（Volume）、数据类型多（Variety）、处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value）、真实性（Veracity）,此外还具有结构化程度不一致的特征。介绍了可应用于煤矿安全管理中的主要数据治理方法及模型,并分为单变量方法、多变量统计分析方法、智能模式识别方法、系统动力学模型和综合集成模型五大类。从主体和客体的视角,提出了煤矿安全大数据治理方法体系,认为数据治理方法的选择必须与智慧矿山的主体、客体的数据治理目标相契合。基于主体的治理方法选择：根据数据主体的需求、层次、担负的任务及安全管理目标确定数据治理具体内容;基于客体的治理方法选择：根据客体对象的时效性、吞吐量要求及安全管理目标确定数据治理具体内容。最后得出煤矿安全大数据治理方法的确定需要在统一目标和统一标准下,根据作用域和作用对象的不同,满足共性和个性需求。     

物流单元质量安全信息追溯预警模型研究

针对物流单元在生产供应链中出现的产品质量安全问题,分析可追溯体系中的质量监控需求,提出了一种用于供应链可追溯系统的预警模型,对整个供应链的检测数据进行汇总分析,预警可能导致物流单元质量问题的原因并进行诊断。针对供应链中四种常见的数据异常,提出了基于径向基函数神经网络、统计学分析的分析算法。实例分析和结果表明,该预警模型能够有效地区分异常数据的类型,实时地对追溯系统的检测数据进行监控及预警。     

基于边缘计算的变电站风险预警管控系统设计

为实现变电站风险预警的实多维度管控，设计基于边缘计算的变电站风险预警管控系统。感知层通过物联网设备采集变电站设备的运行相关数据，利用边缘设备和外部设备之间的通信传送数据至边缘层；边缘层接收数据后，通过通信协议解析该数据，完成数据的一致性，包装云服务下行数据传送至云计算层；云计算层利用云计算计算和分析变电站设备数据并传送至应用层；应用层采用支持向量机算法建立风险预警机制划分风险数据的属性、获取预警值，在此基础上，通过Logistic回归风险预测模型预测预警值对应的风险情况，得出故障发生概率完成变电站风险预警，同时将预警结果呈现在可视化界面，并由控制通道管控相应的风险预警。测试结果显示：系统的通信抖动结果均在15 ms以下，能够实现风险概率的计算，获取变电站各类风险预警数量，具备良好的工作能效，能多维度实现变电站风险预警管控。     

基于大数据分析的计算机网络信息安全监测

为及时发现计算机网络安全威胁,研究基于大数据分析的计算机网络信息安全监测方法。通过WinPcap技术捕获计算机网络中的数据包,利用基于大数据分析的聚类方法提取网络异常信息特征,并输入支持向量机（Support Vector Machine,SVM）异常检测模型,实现计算机网络信息安全监测。实验验证,该方法可精准监测网络中的攻击数据。     

基于神经网络技术的电气火灾预警系统研究

为了提高电气火灾预警能力,构建了一套电气火灾预警系统。该系统通过主控制单元可编程逻辑控制器（PLC）实现数据的分析与处理。采用探测器对电气设备运行状态进行探测。采用监控主机对电气运行设备进行现场监控。采用窄带物联网（NB-IoT）技术进行对监控数据的长距离传输。利用改进反向传播（BP）神经网络算法,提高了电气火灾故障的识别能力,增强了电气火灾预警能力,实验表明,该研究系统电气火灾预警响应最短时间为0.5 s,电气火灾故障识别的准确率高达96%,故障识别准确率高,大大提高了电气火灾预警能力。     

城市轨道交通设备故障聚类与贝叶斯网络预警

针对城市轨道交通的海量监控报警数据分析难度大的问题,结合设备故障特征,应用数据挖掘方法定义聚类特征树,建立基于故障集的层次聚类分析模型,取得故障要素的高频聚类并识别关联规则。通过构建故障贝叶斯层次网络,提出故障预警模型,计算取值概率推断预警值,进一步探讨了关联性预警的识别和应用策略。采用某城市轨道交通的阶段报警数据实例验证,表明识别出的故障关联规则与实际较好地符合,利用该方法推断故障预警能快速定位风险隐患,为安全管理提供有效的决策支持。     

智慧露天矿山总体框架及关键技术研究

结合我国露天矿山的特点,给出了智慧露天矿山的定义。介绍了智慧露天矿山的总体网络架构、业务架构、协同流程:采用云、边、端的总体网络架构,通过接入多源异构数据,充分应用大数据、云计算等先进技术,实现露天矿山各个生产环节的协同关联;业务架构采用"5层+3体系"的模式,"5层"自下而上分别为基础设备层、业务数据层、分析服务层、分析业务层和分析展现层,"3体系"分别为数据分析标准体系、安全规范标准体系、元数据及代码规范标准体系;智慧露天矿山协同自下而上要实现"基础+数据"支撑、矿山生产系统协同、灾害风险分析协同和经营决策协同。探讨了智慧露天矿山无人驾驶技术、数字孪生技术、大数据采集分析技术、风险监测及预警技术等关键技术。指出大数据、人工智能等技术将成为露天矿山智能化的核心驱动,平台化架构将成为未来智慧露天矿山系统的共性选择。     

嵌入式机房多功能模块智能监控系统设计

为充分提高嵌入式机房运维能力,及时排除异常情况,提出嵌入式机房多功能模块智能监控系统。设计信号采集层、数据传输层、后台监控层的多层架构模式。硬件结构设计用户登录模块、传感器运行模块、数据记录模块和监控显示模块,四个功能模块在多层架构下工作。软件部分通过数据传输程序连接终端设备与云计算中心,利用数据处理程序完成功能模块参数设置,完成嵌入式机房运行数据自动监控。实验结果表明,所设计系统数据采集精度高,可以实时响应接入设备,及时获取预警信息,实现嵌入式机房自动智能监控。     

基于FPGA的煤矿安全监控系统监控分站的设计

针对煤矿安全监控系统中的监控分站采用单一微处理器采集传感器数据而导致的实时性差的问题,提出了一种基于FPGA的煤矿安全监控系统监控分站的设计方案,详细介绍了该监控分站的软、硬件设计。该监控分站采用A3PE600系列FPGA完成传感器信号的数据采集任务,采用ARM系列MCU完成与FPGA通信、与上位机通信、根据配置信息及传感器数据实现断电及报警控制、人机交互等任务。该监控分站实时性强,可接入多种类型的传感器,并适用于传输接口不同的多种安全监测监控系统。     

多参数远程无线监控技术研究

针对我国烟花爆竹的运输现状,基于多参数远程无线监控技术,有针对性地选择压力、温度等多种传感器,运用信号处理技术,将多传感器信号进行处理和融合,利用传感监测技术、GPS卫星定位技术、CDMA数据传输技术等搭建通信系统和监测平台,对烟花爆竹运输车辆状态进行监测和预警及报警;通过进行系统的硬件及软件设计,实现了一种烟花爆竹运输过程的安全监控系统;进一步完成了系统的测试试验,试验结果表明,该系统可以实时地采集烟花爆竹运输车辆车厢的安全参数,并具有对数据进行比较,超限预警等功能,系统精度可以达到监控目的,且稳定,可有利地防止爆炸对周边人员和环境的危害.     

节能矿井通风监控系统设计研究

针对矿山安全生产的需求．设计开发了节能矿井通风监控系统。在对系统功能分析的基础上,设计了系统的三层体系结构和系统实现方案。该系统利用变频技术和嵌入式技术,对通风系统的各种数据进行采集,并对通风机风量进行控制,实现通风系统的远程监控和现场控制。整个系统灵活性大、可扩展性和实用性强。     

基于物联网的IT多通道信息安全监控研究

为了提升信息安全监控,加强IT多通道信息安全体系建设,提出基于物联网的IT多通道信息安全监控方法。其中物联网感知层通过融合物理方法与密码机制监控IT多通道信息采集的安全;物联网网络层利用IPv6技术监控信息传输的安全;物联网应用层利用多通道信息安全态势评估方法监控信息处理的安全;利用深度卷积神经网络提取安全态势特征,通过自适应加权的特征融合方案融合提取的特征,采用基于bagging集成的多通道-深度卷积神经网络模型获取安全态势分类结果,完成信息处理安全的监控。实验证明：该方法具有精准的IT多通道信息安全监控效果。