【摘 要】
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为提升电力网络数据安全入侵模型仿真方法的防御措施响应效率并减少资源消耗,文中进行大数据环境下电力网络数据安全入侵模型仿真研究.首先,依据风险最小原理,使用引入拉格朗日乘子的支持向量机对电力网络安全态势级别进行估计,得到确定的估计结果;然后,在安全入侵系统的支持下建立电力网络数据安全入侵模型,仿真关于攻击节点与网络节点的变化过程,计算电力网络内攻击与防御的成本.至此,大数据环境下电力网络数据安全入侵模型仿真方法设计完成.实验结果表明:文中设计的安全入侵模型仿真方法防御措施响应时间较短,最低为0.07 s;资
【机 构】
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浙江大学,浙江 杭州 310058;浙江浙能乐清发电有限责任公司,浙江 温州 325000;东北电力大学,吉林 吉林 132012;浙江浙能技术研究院有限公司,浙江 杭州 311121;浙江大学,浙江
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为提升电力网络数据安全入侵模型仿真方法的防御措施响应效率并减少资源消耗,文中进行大数据环境下电力网络数据安全入侵模型仿真研究.首先,依据风险最小原理,使用引入拉格朗日乘子的支持向量机对电力网络安全态势级别进行估计,得到确定的估计结果;然后,在安全入侵系统的支持下建立电力网络数据安全入侵模型,仿真关于攻击节点与网络节点的变化过程,计算电力网络内攻击与防御的成本.至此,大数据环境下电力网络数据安全入侵模型仿真方法设计完成.实验结果表明:文中设计的安全入侵模型仿真方法防御措施响应时间较短,最低为0.07 s;资源消耗少,资源消耗水平为15.26％,且防御性能较强,能够为提升电力网络数据安全提供一定的帮助.
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传统的三维动画图像纹理渲染系统过程较为复杂,渲染效率不高.为了解决以上问题,文中设计一种基于数字技术的三维动画图像纹理实时渲染系统.该系统通过三维激光扫描仪和高清数码摄像机采集基础图像,选取光端机作为系统的传输设备,以LPC2103处理器为基础进行核心运算;将业务逻辑程序分为三维建模和纹理渲染两个子程序,搭建三维模型提取图像纹理,并以数字技术作为支撑实现二者的融合贴图,从而进行纹理渲染精处理.最后通过设计仿真实验对文中方法进行验证.结果表明,文中设计的系统纹理渲染效果逼真且渲染速度较快,基本达到设计的目标
为解决直流电能计量时不能对直流中纹波信号进行准确计量的问题,文中提出利用有限元算法优化集合经验模态分解(EEMD-FEM)的方法对直流中的纹波信号进行分解.利用有限元法对直流电压信号进行预处理,根据信号变化量进行有限元划分并求积分均值点,以保存信号特征并降低极值点个数,提升EEMD算法分解的收敛速度和准确度.为提取直流电压信号,搭建直流电能算法验证平台对直流电压信号进行仿真,得出相比于EEMD的分解方法,EEMD-FEM算法分解出的直流分量变化量保持在0.01％,分解出的直流信号稳定;IMF分量的电压幅值
逆变器作为微网分布式电源的重要接口,离网运行时易受不平衡非线性负载影响而产生电压不平衡和谐波畸变.针对上述问题,通过分析不平衡与谐波电压在Park变换下的特点,提出一种双序坐标系下的统一控制策略,增加负序电压支路和陷波器滤除正负序电压中的2倍频交流量,弥补了传统单序控制效果较差的问题,实现输出电压平衡.在传统比例积分控制器上并联多重谐振控制器实现谐波电压补偿,相较于比例谐振控制器,避免了增益过大的问题且减少了控制器数量.建立新控制策略下的系统模型,讨论了系统的参数设计与性能分析.最后通过Simulink仿
为适应复杂且不适宜人操作的工作环境,设计一种机器视觉处理算法与智能系统控制算法相结合的智能车.首先,电脑端通过目标颜色识别算法、图像填充去噪算法以及最大轮廓检测算法实现物体的检测与定位;接着,根据物体与车体的距离与相对方位,智能车控制系统相应接收动作指令;最后,无线路由网络控制模块将该控制算法与智能车控制系统相结合,实现智能车的移动与机械臂的抓取.实验结果表明,该算法能够在复杂环境中准确识别目标颜色物体,判断物体的位置,为智能车的勘探、分拣等带来极大的便利.
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在语言翻译方面,人工翻译的速度比较慢,越来越不能适应当前社会发展的快速需求.因此,需要有新技术代替人工翻译,以开发AI为基础,实现快速、准确、高效的机器翻译.针对传统机器自动翻译系统在翻译过程中准确率较低的问题,为了提高机器自动翻译的速度和准确性,该文提出基于人工智能处理器设计的机器自动翻译系统设计.通过客户端结构设计和人工智能处理器设计,完成系统的硬件设计;依托句子相似度的计算和消除句子歧义,完成系统的软件设计,从而实现机器自动翻译系统的设计.测试结果表明,基于人工智能技术的机器自动翻译系统,相比于基于
针对工业机器人视觉领域中现有手眼标定方法复杂的问题,提出一种基于3D视觉的简便手眼标定方法,即将3D深度相机和矿山爆破机器人相结合,利用3D深度相机能够获取空间点坐标的原理以及3个参考点的几何关系,获取标定板上参考点到相机的坐标转换关系.同时机器人末端法兰盘中心到机器人基坐标系的转换关系已知,可利用TSAI两步法求取相机到机器人末端法兰盘中心的转换关系,继而求得参考点在机器人基坐标系中的位姿.把此手眼标定方法应用到矿山爆破机器人系统中,实验结果表明,最大坐标误差为5.7 mm,最小误差为0 mm,精度满足
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