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期刊信息/Journal information
自动化与仪器仪表
自动化与仪器仪表

孙怀义

双月刊

1001-9227

auto81@163.com

023-63050371

401121

重庆市渝北区人和杨柳路2号B区

自动化与仪器仪表/Journal Automation & InstrumentationCSTPCD
查看更多>>本刊是技术刊物。旨在加强学术交流，促进中国自动化与仪器仪表的发展，为自动化和仪器仪表工作者服务。
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    基于FDS的模糊神经网络灭火模型在民航火灾中的应用

    陈智刘康
    46-49,54页
    查看更多>>摘要：民航火灾具有高风险和严重后果,因此,需要有效的灭火模型来提高灭火策略和救援行动的效率.本研究采用火灾动力学模拟软件进行民航火灾模拟,并利用模糊神经网络来构建灭火模型.通过收集和分析民航火灾相关数据和实验结果,使用FDS模拟不同火灾场景,并优化模糊神经网络灭火模型的参数.结果显示,模型在训练集上性能良好,均方误差达到0.001,随着样本数量增加,误差最低为1.994％.火灾模拟揭示了氧气浓度和温度分布,强调了氧气不均匀分布和高温区域.该模型在评估火灾情况和指导灭火措施方面具有良好的应用前景,可以提高民航火灾的灭火效率和安全性.

    FDS模糊神经网络消防模拟火势控制

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    基于深度神经决策森林的电网数字化转型数据融合方法

    郑卓妮辛华
    50-54页
    查看更多>>摘要：在电网数字化转型过程中,所需处理的数据种类繁多、规模庞大、数据源分布、格式不一致,导致数据质量差、数据分析和处理效率低.为此,提出基于深度神经决策森林的电网数字化转型数据融合方法.通过电网管理平台(计财域)对电网进行数字化转型,根据数据库功能差异进行分库设计,并进行读写分离设计,更好地支撑平台应用的集中部署、降低主实例事务处理压力.结合深度神经决策森林融合数字化转型后的电网数据,采用卷积神经网络,提取数字化转型后电网数据特征,将其输入由多决策树组合而成的决策森林中,通过数据分类完成数据融合.实验结果表明:本方法能够有效完成电网数字化转型数据融合,融合后数据更易查看,便于后续的应用分析;最终的数据融合准确率达到98.7％,数据损失函数值仅为0.7,且数据融合覆盖度较高,可以提升电网数字化转型过程中的电网数据应用效果.

    电网管理平台数字化转型数据融合深度神经决策森林读写分离水平分库分表

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    基于数据挖掘的智能电网暂态通信安全状态感知技术

    孙晓君
    55-58,63页
    查看更多>>摘要：智能电网虽然提升了电力体系的智能化水平与信息化水平,但也增加了电力数据体量与交互行为数量,这对电网通信性能提出了极高的要求.若是暂态通信状态异常,容易导致电力数据的缺失,影响智能电网的稳定运行,提出基于数据挖掘的智能电网暂态通信安全状态感知技术研究.选取合适的暂态通信安全状态感知指标,采用多种智能传感器获取感知指标数据,并识别与填补缺失指标数据,以此为基础,应用并行聚类算法深度挖掘安全状态感知指标数据,采用层次分析法确定安全状态感知指标的权重数值,搭建智能电网暂态通信安全状态感知模型,制定暂态通信安全状态感知规则,从而实现暂态通信安全状态的感知.实验数据显示:在不同实验工况背景下应用提出技术获得的暂态通信安全状态数据挖掘深度系数最大值为0.96,暂态通信安全状态感知结果与实际结果保持一致,充分证实了提出技术的应用性能更佳.

    智能电网安全状态暂态通信数据挖掘状态感知技术通信网络

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    基于数据挖掘和机器学习的智能数据快速检索算法分析

    钟保强谭毅恺何倩董天波...
    59-63页
    查看更多>>摘要：在大数据时代来临之际,如何针对海量数据进行快速检索是一道难题.此次研究融合数据挖掘和机器学习算法,旨在解决大数据时代海量数据快速检索的难题,提高检索效率和准确性,为大数据处理和分析提供有力的支持.首先,此次研究对融合数据挖掘和机器学习的决策树算法进行改进,然后构建优化后的模型并进行实际应用分析,再对改进的决策树算法进行性能对比,结果表明,当信息检索条件个数为6时,改进决策树算法的准确率及召回率均最高均为93％,比对比算法ID3高出3％,最后对改进决策树算法的智能数据快速检索模型进行实证分析,结果显示,此次研究所提模型在0～300个文件中检索时间最快,为10 ms.由此可知,改进决策树算法的数据快速检索模型,可以实现高性能的数据挖掘和检索功能,并为相关领域的应用提供了有力的支持.

    数据挖掘机器学习数据快速检索特征选择

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    基于区块链的多电力服务器互联传输信息加密技术

    王伟蔡泽晗何倩谭毅恺...
    64-68,73页
    查看更多>>摘要：多电力服务器互联传输中,信息存在多层、分区值特性,不同层级的加密过程不同,无法共享,影响电力信息传输安全性,为此提出基于区块链的多电力服务器互联传输信息加密技术.分析多个服务器互联传输的混合信息,通过区块链技术加密成密文形式,形成签名共享信息表.构建分层多链的区块链结构,引入信息签名验证机制,利用区块链技术实现互联信息隐私保护.校验信息加密完整性,实现互联信息加密.实验结果表明:在主动、被动攻击模式下的最大误码率分别为0.10％、0.20％,能够有效加密互联信息,且能够不断提高加密存储中的容错能力以及多电力服务器之间的工作效率,加快信息的传输速度,减少信息被攻击者获取的风险.

    区块链多电力服务器互联信息加密技术信息签名验证机制

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    基于离线计算引擎的工业数据计算方法

    刘轩巩宇杨铭轩吴昊...
    69-73页
    查看更多>>摘要：针对目前工业数据计算过程中时序数据无法高效计算的问题,研究提出了一种基于离线计算引擎的工业数据计算方法.该计算方法包含规则引擎、智能分析系统等,可随时对工业生产中的时序数据进行采集分析.对该计算方法进行性能测试发现,其在电力企业的数据计算中的数据准确率、耗时以及资源消耗分别为97.9％、1.9 s、59.6 Mb,显著优于基于数据编排的工业数据计算方法以及基于深度学习的工业数据计算方法.上述结果说明,研究提出的基于离线计算引擎的工业数据计算方法的整体性能优于对比算法.同时,此次研究还结合了实际应用场景,说明了该方法在实际应用中的效果和价值,也进一步说明其对于工业数据计算领域的发展具有一定的推动作用.

    规则引擎智能分析系统抽水蓄能算法时序数据算法组态

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    基于锥规划的配电网故障定位算法设计研究

    熊茜金鑫琨何子君
    74-78页
    查看更多>>摘要：配电网故障定位是确保稳定运行的关键.为此,研究提出了一种基于锥规划的故障定位算法.首先,验证了克拉克电流差值作为故障判据的可行性;接着,构建了区段关联矩阵与克拉克电流-量测关联矩阵,并针对其不足,进一步建立了锥规划模型进行优化.使用辐射状单电源模型和IEEE33节点系统进行仿真分析,结果显示该算法能够检测所有故障类型.在12组不同的故障组别测试中,研究均实现了准确定位.经过三种故障测试,所提出的算法的准确率平均为95％,明显优于其他算法.在耗时上,虽然增量极限学习机算法稍胜一筹,但两者的差异微小,均在0.5 s内,可以发现研究所提出的算法具有高效性和准确性.

    配电网故障定位克拉克电流锤规划辐射状单电源

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    基于MCGS与PLC的舱段搬运装备控制系统设计

    曹红星刘驰胡丰怀
    79-82页
    查看更多>>摘要：为提高车间生产效率和满足舱段自动化运输及数据可视化水平,提出一种基于MCGS与PLC的舱段搬运装备控制系统设计方法.首先讲述装备整体系统构成和控制系统结构组成,然后重点提出控制系统软硬件组态,并采用博途TIA软件对西门子S7-1200系列PLC进行核心程序编程设计及结合MCGS触摸屏为人机界面进行多窗口界面组态的工程方法,最后通过一系列装备试运行试验对控制系统与触摸屏功能进行试验仿真,验证该设计可以实现车间舱段运输自动化及数据可视化需求,同时能够提高舱段转运和生产效率,具有较高推广应用价值.

    MCGS触摸屏PLC舱段搬运自动化人机界面

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    基于物联网云平台智能开关与温控系统设计

    格日乐朝鲁徐雷钧白雪
    83-87页
    查看更多>>摘要：传统智能家居系统配网操作复杂,设计了一套基于物联网智能家居系统.系统采用智能化配网方式简化配网操作过程,设计了智能插座实现对家用电器的远程控制,STM32单片机管理温度传感器和继电器,WR3 Wi-Fi模块处理单片机和服务器之间的通信,通过服务器远程连接到手机.传感器采集的温度数据上传到Tuya物联网云服务器.使用PID算法对温度控制进行建模和仿真,用户通过手机APP实现对用电设备的移动终端远程监控和温度控制.测试结果表明,所设计的系统运行正常,配网操作简单,温度范围可调,功耗低,扩展性好.

    物联网云平台智能家居单片机PID算法温度控制

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    基于ASPC-DA的假冒绿通车识别方法

    徐旭东易洪波何伊伦
    88-92页
    查看更多>>摘要："绿色通道"政策的提出是为构建高效农产品流通网络,但存在不法车辆伪装成"绿通车"通行并逃缴高速通行费用的情况.针对该问题,提出了一种基于ASPC-DA的假冒绿通车识别方法.选取四川省正常绿通车通行历史数据以及假冒绿通车通行历史数据作为训练模型的案例数据集,并进行数据预处理及数据增强操作.然后基于PyTorch深度学习框架进行ASPC-DA-Ⅰ模型预训练阶段,预训练得到的模型具有较高的识别率,但稍逊于现有文献方法.在ASPC-DA-Ⅱ模型微调阶段,引入自步学习对模型进行逐步调整最终得到ASPC-DA模型,识别率为92.69％,远优于现有方法.通过灵敏度分析结果表明,ASPC-DA模型最优训练样本量为总样本量的70％,最优迭代上限为90～100,最优终止条件阈值为10-5～10-4.

    交通运输规划与管理假冒绿通车识别机器学习自步学习数据增强

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