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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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155 篇 期刊文献
65 篇 学位论文

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- 3 篇 材料科学与工程（可...
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- 72 篇 管理科学与工程(可...
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- 1 篇 大气科学
- 1 篇 统计学（可授理学、...
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1 篇 医学
1 篇 艺术学

主题

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12 篇 故障诊断
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9 篇 惯性权重
9 篇 多目标优化
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7 篇 特征选择
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6 篇 永磁同步电机
6 篇 支持向量机
6 篇 智能优化算法
6 篇 基准函数
5 篇 黄金正弦算法
5 篇 参数辨识
5 篇 bp神经网络
5 篇 最小二乘支持向量...
4 篇 灰狼算法

机构

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5 篇 广西大学
5 篇 沈阳大学
5 篇 浙江大学
5 篇 哈尔滨工程大学
4 篇 安徽大学
4 篇 福州大学
4 篇 昆明理工大学
4 篇 河南大学
4 篇 西安理工大学
4 篇 广西民族大学
3 篇 长安大学
3 篇 西安邮电大学
3 篇 广西职业师范学院
3 篇 华北电力大学
3 篇 天津大学
3 篇 上海理工大学
3 篇 兰州理工大学

作者

5 篇 陈忠云
5 篇 张达敏
4 篇 辛梓芸
4 篇 袁蒙蒙
4 篇 郑洪清
3 篇 zheng hongqing
3 篇 刘景森
3 篇 王梦馨
3 篇 张仕杰
3 篇 王彦军
3 篇 zhang damin
2 篇 zhang da-min
2 篇 彭石燕
2 篇 赵威
2 篇 卢思佳
2 篇 李煜
2 篇 刘秀丽
2 篇 wang jing-yuan
2 篇 xu tianqi
2 篇 luan zhongquan

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220 篇 中文

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排序：

基于集成学习的网络入侵检测方法研究

基于集成学习的网络入侵检测方法研究

引用

作者：刘志沈阳化工大学

学位级别：硕士

随着互联网规模的持续扩张以及物联网的兴起,与之密切相关的网络安全问题也越发受到人们的重视。入侵检测系统作为一种主动检测和识别网络系统异常行为的关键组件,对于防范网络攻击的发生起着重要的作用。当前关于入侵检测的研究普遍采... 详细信息

随着互联网规模的持续扩张以及物联网的兴起,与之密切相关的网络安全问题也越发受到人们的重视。入侵检测系统作为一种主动检测和识别网络系统异常行为的关键组件,对于防范网络攻击的发生起着重要的作用。当前关于入侵检测的研究普遍采用基于机器学习的方法,但传统单一算法结构的机器学习模型存在泛化性能有限、准确率低等问题,因此学习并结合多个模型以获得更可靠预测的集成学习方法逐渐成为如今的研究主流。虽然这些研究有效提升了入侵检测的效果,但仍存在着特征选择效果较差、模型集成策略待优化、数据集老旧以及物联网(Internet of Things,IoT)场景下模型轻量化程度低等问题,这制约着入侵检测技术的进一步发展与应用。针对特征选择效果较差、模型集成策略待优化和数据集老旧的问题,本文提出了一种基于樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)优化的自适应集成入侵检测框架。该框架从特征选择和模型集成两个层面来提升入侵检测的效果。首先在特征选择层面,设计了一种基于元启发式算法的特征选择方法CFS-SSA。CFS-SSA通过将基于相关性的特征选择(Correlation-based Feature Selection,CFS)和群智能优化算法SSA结合,可以在搜索过程中充分考虑到特征之间的依赖性,进而增强特征选择的效果。其次在模型集成层面,使用集成学习的思想来结合异质分类器的性能优势。针对不同模型对于不同类别流量分类性能的差异,提出了一种面向多分类的自适应加权投票算法,通过将加权投票过程中的权重矩阵交由SSA算法进行优化,实现了异质模型预测的有效集成。最后,使用经典的NSL-KDD、UNSW-NB15数据集以及最新的TON＿IoT数据集对所提入侵检测框架进行了评估。实验结果表明,本文所提入侵检测框架通过结合有效的特征选择方法和集成策略实现了优异的检测性能,在模型表现上优于对比的机器学习和深度学习模型。针对现有的面向IoT的入侵检测模型轻量化程度低的问题,提出了一种基于两步特征选择和贝叶斯优化Light GBM的轻量化入侵检测方法。首先,采用结合了过滤式选择和包裹式选择的两步特征选择算法来筛选最优特征子集,以降低流量检测模型的复杂度并提高其可解释性。其次,使用了轻量化程度更高的Light GBM作为入侵检测模型,相较于其他模型,Light GBM有着内存占用更小、训练和预测速度更快的优点,可以较好的部署在物联网设备中。此外,为了实现检测模型的最优化,引入了贝叶斯优化方法来提高参数优化效率。最后基于IoT流量数据集TON＿IoT,对模型的整体分类性能以及轻量化程度进行了评估。结果表明,基于该方法构建的入侵检测模型不仅有着较高的检测性能,而且在轻量化程度上同样优于其他对比模型,适用于部署到物联网设备中。

关键词：入侵检测集成学习特征选择樽海鞘群算法轻量化

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基于VMD-1DCNN-GRU的滚动轴承故障诊断方法研究

基于VMD-1DCNN-GRU的滚动轴承故障诊断方法研究

引用

作者：刘锦玲东北石油大学

学位级别：硕士

滚动轴承是旋转机械中关键的部件之一,长期的机械运转导致轴承极易出现磨损,传统的故障诊断依赖于特征提取,但由于机械运转过程中噪声大,导致有效信号被淹没。所以针对滚动轴承信号噪声大并且故障诊断的网络结构复杂和参数多等问题,本... 详细信息

滚动轴承是旋转机械中关键的部件之一,长期的机械运转导致轴承极易出现磨损,传统的故障诊断依赖于特征提取,但由于机械运转过程中噪声大,导致有效信号被淹没。所以针对滚动轴承信号噪声大并且故障诊断的网络结构复杂和参数多等问题,本文提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和深度学习相结合的轴承故障诊断方法。首先,本文深入学习了滚动轴承的内部结构、常见故障类型、振动机理以及故障特征频率的计算方法。详细阐述了滚动轴承的构成,包括内圈、外圈、滚动体和保持架等关键部件,为后续对故障类型和振动机理的理解奠定了基础。深入分析了滚动轴承常见的故障类型,包括疲劳、磨损、塑性变形和腐蚀等,揭示了导致这些故障产生的原因。进一步探讨了滚动轴承故障时所产生的振动特征及其频率,通过推导给出了故障频率的计算公式,为轴承状态监测和故障诊断提供了理论支持和实际操作指导。然后,针对滚动轴承有效信号被淹没的问题,研究了VMD算法和樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)的原理和应用,并结合这两种算法提出了SSA-VMD分解方法。通过应用SSA-VMD方法,对滚动轴承的信号进行了模态分解和包络谱分析,提取出具有重要意义和周期性的有效信号,并将有效信号进行重构处理,为后续的故障诊断提供了更可靠的基础。通过结合VMD、SSA算法和包络谱分析,提供了一种有效的方法来解决滚动轴承信号中噪声干扰的问题。最后,针对大部分网络结构在处理滚动轴承故障诊断的过程中,遇到的网络结构复杂和故障诊断准确率低的问题,本文利用一维卷积神经网络(1D Convolutional Neural Network,1DCNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)相结合,搭建了一个1DCNN-GRU的滚动轴承故障诊断检测模型。该模型充分利用了1DCNN在特征提取方面的强大能力,以及GRU提取全局时序特征和实现轻量化方面的优势,使其具备了强大的特征提取和序列建模能力,能够更准确地诊断滚动轴承的故障,1DCNN-GRU结构的简单性也为模型的实现和部署提供了便利。并且将此方法和其他算法进行比较,实验结果表明,该方法在滚动轴承故障诊断的准确率上取得了显著的提升,同时保持了较低的复杂度。

关键词：变分模态分解樽海鞘群算法滚动轴承故障诊断一维卷积神经网络门控循环单元

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基于网络流量特征的组合预测模型研究

基于网络流量特征的组合预测模型研究

引用

作者：曹崇男沈阳工业大学

学位级别：硕士

随着网络通信技术的快速发展,网络已经成为生活中传输信息的一种重要方式,网络应用场景也不断拓展。网络流量预测对于提高网络效率和优化网络资源配置具有重要的意义,有效且准确的预测网络流量已经成为未来研究的重点,本文考虑网络流量... 详细信息

随着网络通信技术的快速发展,网络已经成为生活中传输信息的一种重要方式,网络应用场景也不断拓展。网络流量预测对于提高网络效率和优化网络资源配置具有重要的意义,有效且准确的预测网络流量已经成为未来研究的重点,本文考虑网络流量的特征而提出一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)结合了最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的组合预测模型用于降低网络流量的复杂度并提高预测的准确性。本文的主要工作如下: 首先,为了证明网络流量具有可预测性、非线性和长相关性,对网络流量数据进行了赫斯特(Hurst)指数分析,并初步选择对非线性和长相关性时间序列具有良好预测能力的LSSVM作为预测模型。其次,选择LMD用于降低网络流量数据的非线性和非平稳性,为后续的建模预测提供了方便。同时,本文提出了LSSVM的改进方案,将径向基函数和多项式函数进行组合。改进的LSSVM结合了径向基函数和多项式函数的优点,提升了LSSVM的学习能力和泛化能力,可以获得更好的预测精度。然后,针对组合核函数LSSVM的参数难以确定的问题,提出一种基于樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)的改进算法来优化组合核函数LSSVM的参数,通过与3个对比算法在不同维度上对6个基准函数的寻优结果证明了改进算法的有效性。将LMD分解后得到的分量输入到最优的预测模型中,再将预测结果进行线性叠加,就可以获得最终的预测结果。最后,通过使用两组真实的网络流量数据集与7个先进模型进行对比测试,得到预测值与实际值的拟合曲线、预测误差图以及8个性能指标值。对于不同的两个数据集而言,本文提出的预测模型的拟合度更高,平均预测误差相较于最优的对比模型分别下降34.66%和29.14%,得到的8个性能指标值也均为最优值,从多个方面验证了所提出的预测模型在拟合度、预测精度以及稳定性方面均占有明显的优势。同时,统计了各个模型的训练时间和预测时间,虽然本文提出的预测模型在耗时方面并不是最优值,但是具有更好的预测效果,并且与采样周期相比,完全满足实际需求,是一种有效且可行的网络流量预测问题的解决方案。

关键词：网络流量局部均值分解最小二乘支持向量机樽海鞘群算法组合预测模型

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基于Buck-Boost矩阵变换器的400Hz中频电源控制策略及参数优化研究

基于Buck-Boost矩阵变换器的400Hz中频电源控制策略及参数优化研究

引用

作者：钟达栩湖南科技大学

学位级别：硕士

400Hz中频电源在军事装备、民用机场、工业感应加热等领域有着极其广泛的应用。然而目前400Hz中频电源存在拓扑结构复杂、体积大、重量重等不足。Buck-Boost矩阵变换器(Buck-Boost matrix converter,BBMC)是一种结构简单的新型电力变换... 详细信息

400Hz中频电源在军事装备、民用机场、工业感应加热等领域有着极其广泛的应用。然而目前400Hz中频电源存在拓扑结构复杂、体积大、重量重等不足。Buck-Boost矩阵变换器(Buck-Boost matrix converter,BBMC)是一种结构简单的新型电力变换器,具有输出电压、频率任意可调且可直接输出高质量正弦波而无需滤波环节等特点,因而非常适合应用于400Hz中频电源领域。论文将针对BBMC应用于400Hz中频电源的相关控制策略及控制参数与主电路参数优化等问题展开研究,主要研究内容包括: 1.针对现有400Hz中频电源存在拓扑结构复杂等不足,提出一种基于Buck-Boost矩阵变换器的400Hz中频电源主电路拓扑结构,介绍了该拓扑结构的基本工作原理与主要特点,分析了其电压传输特性,并构建仿真模型对BBMC应用于400Hz中频电源的可行性进行了验证分析。 2.针对BBMC主电路参数与其额定输出频率及输出电压波形质量均密切相关的问题,提出基于400Hz额定频率下BBMC主电路参数的优化设计方法,即以BBMC主电路参数为优化对象,以其输出电压偏差及输出电压谐波失真度为优化目标,通过构建相应的优化模型并提出樽海鞘群优化算法进行优化,以获得BBMC的最优主电路参数,并在此基础上进一步开展了BBMC最优主电路参数与其额定输出频率间变化规律的研究,最后对其效果进行了仿真验证。 3.根据BBMC应用于400Hz中频电源的控制要求,提出一种基于准比例谐振控制的双闭环控制策略,建立了BBMC的数学模型,研究了基于准比例谐振控制的BBMC双闭环控制的具体设计方法,并提出采用樽海鞘群优化算法对其控制参数进行了优化研究,最后对其效果进行了对比仿真分析。 4.研制了基于BBMC的400Hz中频电源实验装置,设计了该实验装置的总体结构,并介绍了各模块的基本功能,阐述了该实验装置硬件与软件的具体设计方法,并利用该实验装置对上述理论分析进行了实验验证。

关键词： Buck-Boost矩阵变换器 400Hz中频电源准比例谐振控制樽海鞘群算法参数优化

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具有时滞的不确定离散系统的滑模预测容错控制研究

具有时滞的不确定离散系统的滑模预测容错控制研究

引用

作者：张芷晴南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的飞速发展,离散控制系统的研究已经成为控制理论的一个重要组成部分。在航空航天控制系统中,由于信号传输延迟,时滞现象普遍存在。时滞的存在严重影响了系统的性能,甚至使系统不稳定。另一方面,实际的控制系统通常都会... 详细信息

随着计算机技术的飞速发展,离散控制系统的研究已经成为控制理论的一个重要组成部分。在航空航天控制系统中,由于信号传输延迟,时滞现象普遍存在。时滞的存在严重影响了系统的性能,甚至使系统不稳定。另一方面,实际的控制系统通常都会受到各种不确定性的影响,这些不确定性会影响系统的动态和稳态品质。此外,频发的故障也会使系统稳定性变差,导致控制失败。本文以滑模控制理论为基础,结合预测控制的优势,针对发生故障的时滞不确定离散系统,设计了滑模预测容错控制方法。本文的研究内容概括如下: 首先,针对一类存在传感器故障和区间变时滞的不确定离散系统,设计了一种基于精英樽海鞘群优化算法(Elite Salp Swarm Algorithm,ESSA)的滑模预测容错控制方法。第一,设计状态观测器,得到故障的估计值。第二,设计了离散滑模面构造滑模预测控制器。第三,设计了一种带有新型故障扰动补偿的饱和函数参考轨迹,有效削弱了故障和扰动对系统的影响,弱化了时滞带来的抖振影响。第四,设计了一种改进的精英樽海鞘群优化算法,引入精英反向机制对樽海鞘种群初始化方法进行优化,加快了算法的全局寻优速度。最后,在四轴无人机容错仿真平台上进行仿真,验证了该算法的有效性。其次,针对一类存在执行器故障的多时滞不确定离散系统,设计了一种基于改进郊狼优化算法(Improved Coyote Optimization Algorithm,ICOA)的滑模预测容错控制方法。第一,基于系统跟踪误差设计了离散滑模面作为预测模型。第二,针对执行器故障、不确定性和多时滞,设计了一种添加改进故障补偿的双幂次函数参考轨迹,削弱了时滞和故障对系统的影响,提高了控制精度。第三,设计了一种改进的郊狼算法用于控制律的寻优,引入反时限权系优化个体更迭机制,保证了算法局部和全局寻优能力的平衡,提高了算法收敛速度。最后,通过在四轴无人机容错仿真平台上进行实验研究,仿真结果表明了所设计算法的有效性。最后,针对一类存在执行器故障的多时滞不确定离散系统,设计了一种基于动态信息互通郊狼优化算法(Dynamic Information Exchange Coyote Optimization Algorithm,DIECOA)的滑模预测容错控制方法。第一,对系统非线性项进行线性化处理。第二,借助全局滑模的思想构造滑模预测模型,消除了滑模趋近模态。第三,设计了带有改进故障和扰动补偿的双幂次参考轨迹,有效削弱了时滞对系统的影响,增强了系统容错控制性能。第四,引入动态信息互通(Dynamic Information Exchange,DIE)策略进一步改进郊狼个体更迭机制,加快了算法的求解和收敛速度。最后,在四轴无人机容错仿真平台上进行了仿真,结果表明了该算法的合理性。

关键词：容错控制不确定时滞系统滑模预测控制樽海鞘群算法郊狼优化算法

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考虑碳排放流和源荷储互动的区域电力系统优化调度研究

考虑碳排放流和源荷储互动的区域电力系统优化调度研究

引用

作者：李世航华北电力大学

学位级别：硕士

为解决新能源大规模并网后的电力、电量平衡问题,在电力系统中配置一定的储能,可实现新能源的高效消纳,减少系统碳排放。在考虑储能的基础上,需求侧参与电力系统低碳调度能进一步有效降低系统碳排放,助力“双碳”目标的实现。基于此背... 详细信息

为解决新能源大规模并网后的电力、电量平衡问题,在电力系统中配置一定的储能,可实现新能源的高效消纳,减少系统碳排放。在考虑储能的基础上,需求侧参与电力系统低碳调度能进一步有效降低系统碳排放,助力“双碳”目标的实现。基于此背景研究考虑碳排放流理论和源-荷-储互动的低碳调度,以及樽海鞘群算法(SSA)和混合整数规划算法(MIP)联合求解方法,文章具体研究内容如下: (1)通过引入碳排放流理论,建立以电力系统潮流追踪为基础的碳流追踪模型,将发电侧碳排放责任按照比例分配原则,公平分摊至各负荷节点,碳流追踪模型能够更好地探究网络各节点的碳责任分配。 (2)在碳流追踪模型的基础上,构建考虑储能电站参与区域电力系统双层低碳调度模型,通过SSA算法和MIP算法联合求解上述模型。仿真结果表明:储能电站参与调度能够在一定程度上提高新能源消纳率,降低发电运行成本和负荷侧的碳税压力。 (3)在源-储互动的基础框架上,加入对柔性负荷参与调度的考虑,提出考虑源-荷-储互动的低碳调度模型,引入柯西变异因子和非线性收敛因子对SSA算法改进并与MIP算法联合求解上述模型。仿真结果表明:所提模型因其加入了对柔性负荷的考虑,在储能电站参与的基础上进一步提高了新能源消纳率和发电经济性,从系统层面减少了碳排放。且改进后的SSA算法不仅在收敛性能上有所提升,也有效增强了原算法的全局搜索能力。

关键词：碳排放流区域电力系统储能电站樽海鞘群算法低碳需求响应

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电驱动海洋绞车自动排缆协同控制方法研究

电驱动海洋绞车自动排缆协同控制方法研究

引用

作者：刘晓进湖南科技大学

学位级别：硕士

电驱动海洋绞车作为深海勘探作业的核心设备,是国内外海洋资源开发技术装备行业研究的热门。开展电驱动海洋绞车自动排缆控制系统建模,采用先进的控制方法对绞车排缆进行研究分析,通过理论分析和实验结果呈现排缆系统的稳态与动态作业过... 详细信息

电驱动海洋绞车作为深海勘探作业的核心设备,是国内外海洋资源开发技术装备行业研究的热门。开展电驱动海洋绞车自动排缆控制系统建模,采用先进的控制方法对绞车排缆进行研究分析,通过理论分析和实验结果呈现排缆系统的稳态与动态作业过程,揭示绞车排缆的内在规律,对于指导电驱动海洋绞车排缆系统的设计与控制具有重要现实意义。本文从海洋绞车排缆原理、系统模型建立、不同工况仿真、误差分析、抗干扰能力分析、排缆换层分析等方面进行了研究。本文的主要工作是: (1)以电驱动海洋绞车为研究对象,分析了绞车排缆系统组成、特点及工作原理。为了克服海洋环境下作业绞车时常出现空槽、乱缆、夹缆等排缆故障,综合考虑海浪、负载、缆绳、摩擦等因素,并通过缆绳张力引入外部干扰,建立起电驱动海洋绞车自动排缆控制系统数学模型,仿真分析了作业装备质量、回收缆绳长度、摩擦系数、海浪等级等因素对排缆丝杆转速的影响,结果表明:海洋绞车运行过程中外部环境、绞车自身特性的变化,致使排缆丝杆转速的幅值、周期变化,易出现排缆误差,为电驱动海洋绞车自动排缆协同控制提供了理论支撑。 (2)为了减小海洋绞车排缆误差并提高抗干扰性能,解决由于系统模型参数以及外部干扰不断变化而导致乱缆、夹缆的问题,建立电驱动海洋绞车排缆系统主从控制数学模型,提出一种基于樽海鞘-自抗扰控制(Salp Swarm Algorithm-Active Disturbance Rejection Control,SSA-ADRC)的电驱动海洋绞车排缆控制方法,在Simulink环境下建立其仿真模型,并进行仿真与分析。结果表明:无外部干扰时,该方法比PID的稳态误差降低了36.1%,比ADRC的稳态误差降低了23.9%,有外部干扰时,SSA-ADRC比PID的动态误差降低了65.1%,比ADRC的动态误差降低了23.9%。该方法在不同缆绳、负载、海浪条件下能获得较好的性能,具备排缆精度更高、抗干扰能力更强的优点,提高了绞车排缆可靠性。 (3)为了解决绞车排缆换层时易出现乱缆、夹缆的问题,提出一种带改进干扰观测器的电驱动海洋绞车排缆协同控制方法,在Simulink环境下建立其仿真模型,并在不同缆绳、负载、海浪条件下,从排缆换层和误差两个方面进行了对比与分析。结果表明:与SSA-ADRC相比,该方法的超调量、换层误差、稳态误差、动态误差分别降低了19.7%、52.4%、43.2%、43.6%。该方法换层更平稳,排缆误差更小,抗干扰能力更强,能实时、准确地进行自动排缆,进一步提高了绞车排缆安全可靠性。

关键词：海洋绞车自动排缆樽海鞘群算法自抗扰控制协同控制干扰观测器

来源：评论

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基于SSA-GRU的空气质量指数预测研究

基于SSA-GRU的空气质量指数预测研究

引用

作者：薛东婷兰州大学

学位级别：硕士

与水和土地一样,空气是生命的基本必需品。然而,由于城市化和工业化不断加剧,世界各地的空气质量正在恶化。空气污染问题已成为公众和学术界的一个突出问题。建立高精度、高性能的空气质量预测模型是非常重要的。由于AQI原始数据的随机... 详细信息

与水和土地一样,空气是生命的基本必需品。然而,由于城市化和工业化不断加剧,世界各地的空气质量正在恶化。空气污染问题已成为公众和学术界的一个突出问题。建立高精度、高性能的空气质量预测模型是非常重要的。由于AQI原始数据的随机性和非平稳性,很难对空气质量指数进行准确的预测,因此高精度预测目前是一个挑战性的问题。为了提高AQI预测的精度,本文提出一种新的SSA-GRU方法,通过樽海鞘群算法（SSA）来优化门控循环单元（GRU）网络模型建立预测模型。首先,比较4种基准模型（ARIMA、BPNN、SVR、GRU）在短期预测中的表现,选择出了预测性能最优的GRU模型。由此得出GRU模型可以在短时间内更好的捕获到时间的依赖关系。然后,用SSA算法优化了GRU模型的两层神经元个数,提高了该模型的泛化能力。最后,用7种方法（ARIMA、SVR、BPNN、GRU、GA-GRU、PSO-GRU和SSA-GRU）对中国重庆和成都的AQI水平进行了预测,并将SSA-GRU与其他模型的预测结果进行对比分析。实验结果显示,该模型在MAE、RMSE、MAPE和2中表现出良好的特性,精度达到最高,预测性能也最佳。同时,该模型比本文其他模型更准确地预测AQI,预测值更接近于真实值,预测效果更好。

关键词： AQI预测 BP神经网络支持向量回归门控循环单元网络樽海鞘群算法

来源：评论

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转炉炼钢过程数据特征选择及终点碳温软测量建模方法研究

转炉炼钢过程数据特征选择及终点碳温软测量建模方法研究

引用

作者：齐龙昆明理工大学

学位级别：硕士

钢铁工业为国家建设和发展提供了重要的原材料保障,是国民经济的重要基础产业。作为我国主要的炼钢方式,转炉炼钢的生产效率高并且成本相对较低。转炉炼钢是将铁水、废钢、生铁等原材料转换成钢的复杂高温物理化学过程。钢水的终点碳含... 详细信息

钢铁工业为国家建设和发展提供了重要的原材料保障,是国民经济的重要基础产业。作为我国主要的炼钢方式,转炉炼钢的生产效率高并且成本相对较低。转炉炼钢是将铁水、废钢、生铁等原材料转换成钢的复杂高温物理化学过程。钢水的终点碳含量和温度是炼钢过程中的重要指标,它们是决定钢材质量是否达标的关键。准确预测钢水的终点碳含量和温度能够降低补吹次数,对于提高生产效率和节能减排具有十分重要的意义。由于现场的环境条件和技术限制,很难对碳含量和温度进行实时准确测量。转炉炼钢过程数据与终点碳含量和温度有紧密的联系,因此本文采用数据驱动的方法对终点碳含量和温度进行预测。转炉炼钢过程数据的维度较高,并且不同炉次样本之间的差异比较大,不同标签样本的数量存在不平衡的情况,这些问题使得精准预测终点碳温十分具有挑战。本文针对转炉炼钢过程数据高维度、时变性、不平衡等问题,基于数据驱动的方法,对模型的输入变量进行特征选择的预处理步骤选出最优的特征子集,并且使用即时学习策略对具有时变特性的炉次样本进行相似性度量,建立局部软测量模型对终点碳温进行预测。主要的研究内容包括:(1)基于改进樽海鞘群算法的转炉炼钢过程数据特征选择。转炉炼钢数据中存在大量的冗余和不相关特征,这会导致终点碳温的预测精度降低和终点碳温软测量模型建模时间长。针对上述问题,本章提出了基于改进樽海鞘群算法的转炉炼钢特征选择方法。首先在特征选择之前预设所选特征个数,降低特征选择的随机性;然后使用原始算法产生候选特征,同时利用概率函数从候选特征子集中选择特征对领导者进行更新;最后利用后者跟随前者的樽海鞘群觅食机制对跟随者进行更新,增加优化算法的探索能力。使用此方法将适应度函数值降到最优值,从转炉炼钢过程数据中选择出最优特征子集,可以剔除掉无关和冗余特征,这对于终点碳温预测是十分有必要的。实验结果表明,该方法具有可重复性,将所选最优特征子集应用终点碳温预测,碳含量容许误差在±0.02%的预测精度为88.00%,温度容许误差在±10℃的预测精度为83.33%。(2)基于vMF混合模型和加权极限学习机的即时学习转炉炼钢终点碳温软测量方法。不同条件下的转炉炼钢生产过程数据之间的差异比较大,影响模型预测精度。此外,用于实验的转炉炼钢过程数据存在不平衡问题。针对第一个问题,提出了一种基于von-Mises Fisher(vMF)混合模型的相似性准则,并将其应用于基于即时学习(JITL)的终点碳温预测模型的样本选择。针对不平衡问题,本章使用V形传递函数建立权值矩阵,以构建局部加权极限学习机。使用基于vMF混合模型的相似性度量准则和加权极限学习机,建立转炉炼钢终点碳温即时学习软测量模型,可以解决概念漂移的问题,实现终点碳温的在线软测量。实验结果表明,本章方法在碳含量容许误差±0.02%的预测精度为93.98%,温度容许误差±10℃的预测精度为92.48%。(3)基于优化移动窗口即时学习的转炉炼钢终点碳温软测量方法。在转炉炼钢生产过程中,随着时间的推移,会出现设备老化、原材料质量变化、生产要求改变的情况,这会导致不同时间段的样本差异比较大,单一预测模型很难适用于所有样本,从而影响模型预测精度。针对上述时变问题,提出了一种基于优化移动窗口相似样本选择的即时学习策略。首先,利用相似性度量准则找到与待测样本相似的历史库样本,以相似样本为基准点,使用移动窗口找到合适的时间邻近样本;然后,通过优化算法去掉窗口内存在的噪声样本;最后,将优化移动窗口内的时间邻近样本作为训练集合,建立局部软测量模型预测终点碳含量和温度。本章所提方法在具有时序性的转炉炼钢过程数据上进行实验,当生产过程数据的时间跨度较大时,时变问题变得十分突出。所提方法可以有效解决时变问题,精准预测终点碳温,这对转炉炼钢终点控制具有一定的实际应用价值。实验结果表明,此方法在碳含量容许误差±0.02%的预测精度为90.50%,温度容许误差±10℃的预测精度为93.17%。

关键词：转炉炼钢樽海鞘群算法特征选择即时学习混合模型软测量

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基于数据驱动的DCS隐蔽攻击方法研究

基于数据驱动的DCS隐蔽攻击方法研究

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作者：樊登宁华北电力大学

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分布式控制系统(Distributed Control System,DCS)是将计算、通信等技术与物理过程集成起来的新一代自动控制系统,目前已在电力、冶金、石化等国家发展的重点行业中得到了广泛应用。然而,随着工业化和信息化不断融合,DCS的通信系统不再... 详细信息

分布式控制系统(Distributed Control System,DCS)是将计算、通信等技术与物理过程集成起来的新一代自动控制系统,目前已在电力、冶金、石化等国家发展的重点行业中得到了广泛应用。然而,随着工业化和信息化不断融合,DCS的通信系统不再孤立,系统漏洞不断增多,信息安全风险逐渐增大。网络安全是攻防两端的较量,研究DCS中潜在的攻击方式对提升国家工控安全防护能力、促进工业信息安全产业发展具有重要意义。本论文构建了基于樽海鞘群优化高斯过程回归模型(SSA-GPR)的数据驱动式系统建模方法,提出了基于SSA-GPR的隐蔽性重放攻击和虚假数据注入攻击,并通过仿真实验分别对两种攻击方式的可行性和隐蔽性进行了验证评估。主要研究内容如下:(1)研究了DCS等工业控制系统存在的信息安全问题。DCS在国家关键设施中发挥着重要的作用,但是面临着严重的网络攻击威胁。目前,DCS等工业控制系统中存在着多种类型的网络攻击,重放攻击和虚假数据注入攻击在破坏系统资源的同时都具有一定的隐蔽性,成为工业控制系统信息安全领域的研究热点。(2)分析了DCS的概念及构造攻击的相关理论知识。首先,对DCS的构成进行了分析,建立了控制系统基本控制结构的数学模型;其次,分析了DCS的网络特性,对其通信系统的脆弱性进行了研究;然后,构建了基于SSA-GPR的数据驱动式系统建模算法,为实施隐蔽性重放攻击和虚假数据注入攻击提供了模型基础;最后,结合工业控制系统特性,阐述了DCS中累积和异常检测算法的理论基础和检测流程。(3)提出了基于SSA-GPR的DCS隐蔽性重放攻击模型。首先,阐述了DCS中传统重放攻击的原理及实施方法,并分析了其在实施攻击时存在的问题;进而针对传统重放攻击的不足之处,提出了一种具有高度隐蔽性的重放攻击模型,并从理论上说明了所提出攻击的可行性;然后,设计了隐蔽攻击器来实现基于SSAGPR的重放攻击;最后,通过仿真示例及对比实验证明了所提出的重放攻击具有良好的隐蔽性。(4)提出了基于SSA-GPR的DCS隐蔽性虚假数据注入攻击模型。隐蔽攻击器截取DCS中的控制网络信号,通过SSA-GPR算法进行系统辨识,从而紧密模拟物理过程的预期行为,在此基础上,隐蔽攻击器在DCS的前向网络通路中注入虚假控制信号以使目标物理对象转移到攻击者期望的状态,同时在反馈网络通路中注入特定信号,使系统的反馈回路信号值趋于正常,从而实现对DCS的隐蔽攻击;最后,通过仿真示例及对比实验证明了所提出的虚假数据注入攻击具有良好的隐蔽性。

关键词：分布式控制系统隐蔽攻击重放攻击虚假数据注入攻击高斯过程回归算法樽海鞘群算法

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