基于AQPSO-LSTM-BN的APU故障诊断模型

基于AQPSO-LSTM-BN的APU故障诊断模型[模拟设计][工业自动化]

针对飞机APU的常见故障，提出了一种基于量子粒子群优化的长短期记忆网络与批规范化相结合的飞机APU故障诊断模型。从QAR数据库中整理出需要的APU故障数据，将其进行归一化处理并分为训练集和测试集两部分，建立CSV文档数据库；对量子粒子群进行改进，使用改进后的量子粒子群对长短期记忆网络的隐含层单元数目进行寻优；将优化参数后的长短期记忆网络与批规范化相结合搭建网络模型，并在网络最顶层加入Softmax模型，生成AQPSO-LSTM-BN故障诊断模型，使用训练集对故障诊断模型进行训练，然后使用测试集进行实验。实验结果表明，该模型可以有效识别APU故障，与单一长短期记忆网络模型、支持向量机模型、循环神经网络模型和极限学习机模型相比，识别准确度有所提高。

发表于：2020/12/15 上午9:51:02

软件定义边界安全模型在电网企业系统中的应用

软件定义边界安全模型在电网企业系统中的应用[可编程逻辑][智能电网]

针对电网企业在内网环境下应用系统访问出现安全问题，结合传统访问控制机制，提出了一种基于软件定义边界（Software Defined Perimeter，SDP）的用户多维度数据身份验证模型。首先分析了当前电网企业应用系统中访问控制模型存在的不足，然后对现有的模型引入信任的属性，依照最小化授权方式，建立每个人与公司业务系统的对应关系，创建千人千面的安全软边界网关。实际应用和理论分析表明，该模型可以实现用户只能看到被授权访问的应用，建立强信任、强可控、强防护的新安全架构，有效保护电网企业的各类应用系统。

发表于：2020/12/15 上午9:50:00

融合惩罚因子和时间权重的协同过滤推荐算法

融合惩罚因子和时间权重的协同过滤推荐算法[人工智能][工业自动化]

协同过滤算法是一种经典的推荐算法，思想是依据近邻用户或者相似物品对目标进行推荐，常被应用在各类推荐系统中。但传统算法过分考虑热门物品对评分的影响，而忽略了冷门物品对用户兴趣特征度量的贡献，也未考虑用户兴趣动态变化的问题。对此，提出一种新的相似度改进算法，改进后的协同过滤算法将物品热门惩罚因子和时间数据权重进行加权计算，优化了用户相似度计算方法，形成了一种新的相似性度量模型。利用MovieLens电影推荐数据集验证改进后的算法，实验结果表明，该算法将推荐平均绝对误差(MAE)与传统算法相比降低了13.2%，推荐质量有了明显提升。

发表于：2020/12/15 上午9:22:00

电力物联网信息安全防护技术研究

电力物联网信息安全防护技术研究[通信与网络][物联网]

介绍了电力物联网在配电网的应用场景，总结了我国电力物联网信息安全防护的发展历程，分析了当前电力物联网信息安全应用中存在的主要问题和解决电力物联网信息安全的关键技术，最后提出了电力物联网终端本体的信息安全防护的四道防线模型和实践。

发表于：2020/12/14 下午6:00:00

一种支持工业物联网故障检测的混合互认证方案

一种支持工业物联网故障检测的混合互认证方案[通信与网络][物联网]

在工业物联网（IIoT）中，工业机器人和员工在制造过程中扮演着非常重要的角色。一个安全、高效的工业机器人和员工认证方案一直是研究热点，并面临诸多挑战。例如，工业机器人和员工在身份验证阶段容易受到模拟和去同步攻击。同时，控制中心很难找到不受控制的工业机器人。针对上述情况，提出了一种支持工业物联网故障检测的混合互认证方案。分别为员工和工业机器人（IR）设计了基于椭圆曲线加密（ECC）的认证和基于物理不可克隆函数（PUF）的认证。使用了基于阈值的故障检测，添加了禁用表以防止无授权员工访问监控和数据采集中心（SCDAC）。最后，分析论证了该方案的可行性和高效性。

发表于：2020/12/14 下午5:47:00

基于组件技术的通用指挥系统框架设计

基于组件技术的通用指挥系统框架设计[模拟设计][其他]

在国产化背景下，针对航天测控体系中指挥显示软件系统(简称指显系统)在设计和开发过程中可移植性、可复用性较低的问题，在分析指显系统的任务需求和体系结构基础上，提出了基于组件技术的通用指显系统框架(General Command and Display Architecture，GCDA)，解决了显示平台/编辑平台与组件耦合问题，使用Qt实现了基于组件的指显系统原型。GCDA框架和组件化方法是指显系统研发技术的积累和提升，在提高航天测控软件的研发水平方面提供了可行的技术途径。

发表于：2020/12/14 下午5:39:00

低成本脉冲激光测距系统研究

低成本脉冲激光测距系统研究[测试测量][其他]

基于脉冲飞行时间测距法构建了一套近程高精度脉冲激光测距系统，系统采用直接探测工作方式，利用FPGA(Field Programmable Gate Array)主控芯片控制脉冲激光的发射以及回波信号的采集和处理，进而实现高精度测距。在实验室条件下，借助测距性能验证实验，获得了泡沫板目标的距离信息，且系统测距精度可达5.43 mm@8.08 m。主要介绍了脉冲激光测距系统的工作原理、系统构成以及基于FPGA的距离信息提取算法。

发表于：2020/12/14 下午5:34:00

基于FPGA的功率谱分析系统

基于FPGA的功率谱分析系统[其他][其他]

针对激光雷达的微弱信号探测，设计了一种实时功率谱分析系统。系统使用12位1 GS/s的模数转换器(Analog to Digital Converter，ADC)进行采样，采用FPGA作为数据采集处理的控制核心，并通过DDR3及千兆以太网实现数据的存储上传。在上位机软件控制下，结合各个功能模块，实现了参数可配置的两种功率谱估计方案。测试结果表明，系统有效提升了数据处理速度，并通过分段累加改善了功率谱估计的性能。

发表于：2020/12/14 下午5:29:00

命名数据网络中基于Dec-POMDP的缓存策略

命名数据网络中基于Dec-POMDP的缓存策略[其他][其他]

针对命名数据网络(Named Data Networks，NDN)中数据缓存的问题，提出了一种基于分布式部分可观测马尔科夫决策过程(Dec-POMDP)的缓存优化模型。在该模型框架下，NDN网络节点间以分布式协作的方式逐渐收敛至最优联合缓存策略，从而使NDN中的有限缓存资源得到充分利用。仿真实验表明，与现有NDN缓存方法相比，该方法能有效提升NDN网络的缓存效率，实现较高的缓存命中率及较小的请求平均跳数。

发表于：2020/12/14 下午5:23:00

基于YOLO改进残差网络结构的车辆检测方法

基于YOLO改进残差网络结构的车辆检测方法[测试测量][汽车电子]

针对车辆检测任务，设计更高效、精确的网络模型是行业研究的热点，深层网络模型具有比浅层网络模型更好的特征提取能力，但构建深层网络模型时将导致梯度消失、模型过拟合等问题，应用残差网络结构可以缓解此类问题。基于YOLO算法，改进残差网络结构，加深网络层数，设计了一种含有68个卷积层的卷积神经网络模型，同时对输入图像进行预处理，保证目标在图像上不变形失真，最后在自定义的车辆数据集上对模型进行训练与测试，并将实验结果与YOLOV3模型进行对比，实验表明，本文设计的模型检测精准度(AP)达90.63%，较YOLOV3提高了4.6%。

发表于：2020/12/14 下午5:18:00