密度峰值聚类在塔机损伤诊断中的应用研究

建立塔机有限元模型,获取塔机完好状态和各损伤工况的各采集点的动态位移。提出了两种模型建立方法,基于悬臂梁的双输入单输出模型和基于时域数据的动态双输入单输出模型,对基于时域数据的双输入单输出模型首先利用最小二乘法计算参数初值,进一步利用粒子群优化方法进行参数优化,提高了模型精度。以完好工况的塔机数据为基础,建立基于悬臂梁的双输入单输出模型和基于时域数据的双输入单输出模型,计算参数,建立损伤识别模型,用待检状态的位移数值拟合模型,用两种模型计算出的残差方差做损伤因子,利用密度峰值聚类方法对损伤因子进行分析,实现了对塔机的损伤判定和损伤位置的确定。这种基于密度峰值聚类的诊断方法可对塔机微小损伤进行智能诊断和位置确定,该方法只需要塔机完好状态的数据和待检状态的数据即可自动诊断,解决了塔机损伤识别中损伤数据难以获取,因而无法实现智能训练和诊断的问题。

浅析数据库系统管理加密技术及其应用

对数据库的安全技术进行综述,提出了数据库系统的安全体系三个层次框架,并对数据库管理系统的安全技术手段进行描述。文中还以在DBMS外层实现加密功能的原理为例,详细说明了如何应用数据库管理系统层次的安全技术。

数据挖掘中决策树算法的研究和常见问题的解决

在对数据挖掘决策树的基本概念和常用算法进行介绍的基础上,针对生成决策树的常见问题提出了相应的处理方法。

基于公共信息模型和大数据的电网可视化

智能电网运行商对电网的运行状态的监控对于电力系统安全稳定运行至关重要。目前我国电力系统大数据仍处于探索阶段,大数据使用效率不高、可视化实现困难等问题依然存在,直接影响了实时或者准实时量测数据的可视化以及直观地获取电网运行状态、掌握电网动态特征的效果。为此,本文分析了公共信息模型和大数据技术在智能电网可视化方面的作用和实现。首先总结了电网可视化的特征,分析了在电网实时数据监控和电网历史数据跟踪两种背景下的可视化应用。最后提出了将GIS与公共信息模型结合从而提高可视化效率的机制,并针对大数据在电网负荷分析、低压监测、线损分析等方面实现可视化后可达到的效果进行了讨论。最后对电网监控数据的可视化发展进行了总结展望。