循环自相关函数在风电齿轮箱试验台振动测试中的应用

针对某集团公司风力发电增速箱试验台工作时的噪声来源进行分析。通过对比各故障诊断方法选用循环自相关函数对噪声进行诊断,运用采集到的数据分析得出风电齿轮箱的噪声来源于高速轴的刚度不足,从而引发周期性振动,导致高速轴和部分轴承以及齿轮啮合时产生不同程度的冲击振动,最后证明此试验台的不合理性,给出可行性方案。通过分析表明该方法在风电增速箱这样的多调制源、多故障特征频率的故障诊断领域有良好的实用性。

电力系统僵尸网络检测分析

为了应对电力系统中日趋严重的安全问题,阐述了僵尸网络在电力二次系统中部署和传播的可能性,分析了僵尸网络在活动时产生的报文特征和流量的行为特性,并针对电力二次系统僵尸网络的特点,提出了两种可部署于网络分析仪的僵尸网络检测方法,分别是基于深度包检测技术的异常协议识别方法和基于循环自相关和X-means聚类的流序列特征分析方法。实验证明,这两种方法均具有良好的检测效果,其中,异常协议识别方法在特定场景下将失效,而流序列特征分析方法具有更好的通用性。