P2P安全重叠网络模型研究

针对P2P软件开发中的安全性问题及信任机制使用等问题,提出了一种P2P安全重叠网络数学模型.作为模型的核心部分,重叠网络被划分为4层:数据确认层、数据采集层、信任评估层和路由层.数据确认层执行对不可信数据的过滤,数据采集层对逻辑节点之间的交互数据进行向量化并进行相关的统计和分析,信任评估层通过判断某个逻辑节点是否可信来实现模型的信任机制,路由层在信任评估结果的基础上识别出恶意节点并完成逻辑节点到对应的物理节点的映射功能.在模型实现阶段,为提高P2P软件的安全性以及信任机制使用的便利性,采用简单向量距离分类法和Kadernlia算法对全局信任模型进行了改进.仿真结果和实际使用情况表明,基于该模型开发的P2P软件具有较高的安全性.     

发电设备故障预警信息分析方法研究

为推进发电设备状态检修模式发展,某发电集团设计、开发了发电设备故障预警系统并进行了应用。针对预警信息的分析是预警系统应用的关键环节,对预警信息所反映的问题及其预分析方法和再分析方法进行了研究,并举例介绍了排查法在预警信息分析中的应用情况,可以为该预警系统的应用人员和国内其他准备开展状态检修的发电企业提供借鉴。     

耐水防开裂干粉墙体腻子的制备与性能研究

制备一种新型的耐水、防开裂墙体用干粉腻子,通过在配方中掺加渗透结晶物质与聚合物,提高了腻子的耐水性能;干粉腻子中的聚合物与水泥水化物形成空间立体网状结构,使得腻子成为一个致密的整体;同时加入聚丙烯纤维,提高了腻子的防开裂性能。系统地讨论了腻子的施工性、干燥时间、打磨性、耐水性、耐碱性、粘结强度、抗渗性等性能。该腻子适用于内外墙。     

马赫-曾德尔电光调制器多工作点偏压控制技术

马赫-曾德尔电光调制器(EOM)由于其自身结构因 素的制约,容易受到自身温度变化和外界环境 的干扰,导致其 工作性能不稳定。本文提出并实现了一种基于检测工作点斜率的马赫-曾德尔EOM自动偏 压控制方案。 首先输入一微扰信号,然后通过检测调制信号的工作点斜率判断EOM工作点的漂 移方向和漂移量, 并最终调节偏置电压使EOM稳定工作。本文方案不仅可控制EOM工作在其传输特性曲线的任 一位置,而且避免了光源本身功率不稳定对偏压调节的影响。实验表明,当该电路用于脉冲 调制控制时,电光调制器消光比的上下浮动小于等于0.26dB,大大提 高了EOM的工作稳定性。     

不同容量循环水泵配置的节能研究

循环水泵是火力发电厂的主要耗能设备,冷端优化是发电企业节能工作的一项重要内容。在循环水系统设计和循环水泵选型阶段,采用不同容量循环水泵进行优化配置,可以获得更加灵活的循环水流量组合以适应机组需要的冷却水量。通过不同容量循环水泵配置方案和目前循环水泵主要节能方法之间的比较,说明所选方案能够实现循环水泵的节能调节。若在2×1000MW机组中应用该配置方案,节能效果尤为显著。     

电厂空预器积灰脏堵智能诊断的研究与应用

分析电厂空预器在使用过程中发生积灰脏堵问题的原因,并探讨相应的预防解决措施。设计空预器智能诊断管理系统,通过远程数据网络对现有PI实时数据库中的数据进行挖掘提取,解决人工判断依据个人经验、劳动强度大易误判、效果无法比对的问题,对空预器有关数据进行采集、计算与分析,确定空预器的脏堵、漏风、能效等指标,以确定空预器当前的运行状态和发展趋势,从而进一步实现在线智能诊断功能。     

随机贪婪的树状基学习器集成的森林聚类方法研究

聚类是数据挖掘的一个重要方面,而对高维混合特征数据聚类仍然是一个具有挑战性的问题.针对高维混合特征数据下欧氏距离失去意义的问题,提出了一种基于随机贪婪的树状基学习器集成的森林聚类算法.模型能够利用树状基学习器集成的优点,同时处理离散和连续特征混合下的数据以及高维度的数据.借鉴随机森林计算相似度矩阵的方法,计算聚类森林中...     

基于PI数据和供电标煤耗的机组冷端优化研究

机组运行中的冷端优化主要是循环水泵运行方式的优化,循环水泵运行方式变化前后的历史数据被记录在机组PI(plant information system)系统,对这些历史数据深入分析将有助于探寻循环水泵优化运行方式,进而指导机组冷端优化操作.在综述国内燃煤发电机组冷端优化研究应用进展的基础上,从机组整体的视角分析循环水泵...     

基于故障预警系统的燃煤发电设备状态检修

基于故障预警系统的状态检修是随状态监测技术发展起来的至今最先进的检修方式。20世纪90年代中国开始推行发电设备状态检修,成效明显者寥寥。为切实推行发电设备状态检修方式,某发电集团从2008年开始引进、开发并推广应用了利用相似性原理建模技术的发电设备故障预警系统。介绍了该系统的机理,并用汽轮机、锅炉、电气和化学专业各1个预警案例阐述故障预警系统在燃煤发电设备状态检修中的有效应用情况,最后就如何将两者更好地结合提出了建议。     

基于随机森林回归的火电机组供电煤耗遗传优化模型

火电机组供电煤耗与电厂产能息息相关,为提高火电产能及其收益,有必要对火电机组供电煤耗进行优化,应用随机森林回归算法可从历史数据中挖掘机组供电煤耗与主蒸汽压力、主蒸汽温度等相关参数的回归模型,并以机组供电煤耗最低为目标条件,提出使用遗传算法优化方法搜索实时工况下最优运行参数控制策略。通过对某机组进行测试,结果表明,基于随机森林回归算法的火电机组供电煤耗遗传优化模型可有效减少机组供电煤耗,为发电企业提供优化建议,实现对发电成本的优化控制。