基于改进的稀疏去噪自编码器的入侵检测

针对传统浅层的入侵检测方法无法有效解决高维网络入侵数据的问题,提出了一种基于堆叠稀疏去噪自编码器（SSDA）的入侵检测方法。首先,利用SSDA对入侵数据进行降维操作;然后,将高度抽象后的低维数据作为输入,利用softmax分类器进行入侵检测;最后,又在SSDA方法的基础之上提出了一种改进模型（ISSDA）,即在传统稀疏去噪自编码器的基础上增加新的约束条件,以此来提高深度网络对原始入侵数据的解码能力以及模型的入侵检测性能。实验结果证明,ISSDA方法与SSDA方法相比,对4种类型的攻击的检测准确率提高了将近5%,也有效地降低了误报率。     

GIL设备典型故障分析与测试

结合某500 k V变电站GIL设备故障情况,采用仿真与测试的方法分析三支柱绝缘子炸裂故障和多起GIL管道异响原因。通过试验检测分析,得出故障原因。由于三支柱绝缘子的低电位嵌件和环氧材料界面粘接强度偏低,GIL装置运行过程中,受到热与力的影响,设备不断老化;同时,交界面存在一定量的气隙,增加了对电场的影响,使得绝缘子内部出现贯穿性放电,从而引起三支柱绝缘子炸裂。针对焊点断裂导致GIL管道异响问题,对GIL单元进行焊接整改,整改后再未出现过GIL管道异响问题。此次分析可为后期GIL的运维管理提供一定的参考价值。     

基于多传感器的数据融合算法研究

文中提出基于多传感器的数据融合算法,该融合方法先对数据进行一致性检验,剔除传感器测量的异常数据,得到最优数据集;其次以支持度与自适应加权估计理论为基础,提高融合数据的精确度,该算法不需要提前知道任何先验条件。实际应用结果验证了算法的准确性,并进行了Matlab仿真。仿真结果表明,此方法计算简便,可以获得比有限个传感器的算术平均值与传统的自适应加权算法融合值更精确的估计结果,具有较高的可靠性和抗干扰性,可用于测量结果具有正态分布特性的多传感器测量系统。