基于数字孪生的水务工业控制系统攻防验证技术

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随着工业物联网的发展,水务工业控制系统面临着工控现场设备不能碰、工控网络环境不能改动、工控系统安全隐患分析不充分等痛点问题。迫切需要搭建面向特定行业的工控安全仿真验证环境,实现工控安全问题充分暴露,安全隐患充分验证等目标。文章利用数字孪生新兴技术,实现了水务制水工艺流程和工业机理的仿真建模。通过搭建水务系统数字孪生仿真验证试验床,提出了面向水务工控系统功能安全和信息安全联动的攻防验证技术,为保障工业互联网场景下水务行业工业控制系统安全提供技术参考。
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针对复杂产品结构复杂、生产工序不连续、制造过程中信息繁多、数据结构化程度低,导致制造过程信息追溯的广度和深度不高的问题,提出了追溯信息单元概念,采用EXPRESS-G表达模型对追溯信息单元中的产品信息、制造资源信息、生产作业信息、作业反馈信息进行建模,并结合产品生产活动构建了制造过程产品履历树形模型,有效实现了产品与制造过程信息的关联,在此基础上实现了复杂产品制造过程信息自顶向下和自底向上的追溯。
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冰城夏都,清爽宜人,由中国机械工程学会无损检测分会新技术专业大会主办、哈尔浪工业大学机电工程学院和黑龙江科技大学机械工程学院承办的第十六届全国无损检测新技术交流会于2021年7月3-4日在哈尔滨成功召开。会议的主题为“创新驱动,更快更准”,旨在交流无损检测行业的最新研究成果与理论突破,促进无损检测行业的交流与合作,来自全国各地近60家单位的160余位专家和代表参加了此次盛会(会议现场见图1)。
期刊
介绍了利用迭代方法实现自适应曲面仿形的技术。首先通过激发相控阵超声探头的所有阵元产生平面波并接收回波;然后从回波信号中提取出渡越时间,再根据渡越时间迭代计算延时法则,将延时法则应用于探头产生下一次平面波;最后利用脉冲回波表面分析法构建被测件的表面形状。借助Acquire软件的远程控制接口,开发了客户端软件,实现了自适应仿形的功能集成。试验结果表明,该方法能够准确测量曲面构件的表面形状且运算量较小。
针对传统机器学习方法对特征依赖大,以及传统卷积神经网络只通过提取重要的局部特征来完成识别分类,收敛速度慢的问题,提出了一维多尺度卷积神经网络和门控循环单元相结合的入侵检测方法。该方法使用一维多尺度卷积神经网络加强对特征的捕捉能力,加快收敛速度,采用门控循环单元把握空间特征,减少通道数量扩张,降低数据维度。使用KDD CUP 99数据集和密西西比州大学的天然气管道的数据集进行仿真实验,结果表明与经典的机器学习分类器相比,该方法具有较高的入侵检测性能和较好的泛化能力。
工业互联网安全监测平台趋于成熟。在工业互联网+大数据的环境下,工业数据如今面对日常运维泄露、传输违规、跨境数据安全等问题,工业数据安全监测成为工业互联网的核心关键,是态势感知、监测预警等重要功能的基础和前提。重点介绍了传统流量识别数据安全监测技术,基于DPI、DFI流量的工业数据监测,以及目前工业互联网数据安全监测技术应用,解决“工业互联网+大数据”场景下工业数据安全防护问题。
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面对大规模的海量装备质量问题文本,如何精准有效地将它们按照故障模式分类具有重要的理论意义。目前,主要以专家人工判定的传统方式开展问题分类费时费力,难以满足实际的应用需求。在此背景下,提出了一种基于故障模式的装备问题自动分类方法。该方法首先利用中文分词技术开展文本切词,生成文本关键词特征向量,进而计算质量问题与故障模式文本特征向量的相似度,最后按照相似度的阈值判定质量问题归属故障模式的种类。采用信息化技术进行装备质量问题分类方法简单易行,实验结果表明效果良好。
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