改进的字节频度负载异常入侵检测方法

数据集内容的特性对基于负载的网络异常入侵检测系统准确度有很大影响。本文分析了训练集数据包之间的内容特性差异对基于字节频度分布的模型的影响,较大的差异可能会导致分组计算频度均值的模型产生较高的误报率。本文据此提出了一种改进的模型—单包频度分布模型,以单个数据包的频度分布特征构成正常行为集,并以聚类方法控制其规模。在模拟数据集和DARPA99数据集上的实验表明,训练集数据包内容特性的差异确实导致基于均值的字节频度模型产生更多的误报,单包频度分布模型则不受影响,它有更高的检测准确度,在同等检测率下误报率更低。在数据包相互完全不同的情况下,基于均值的模型甚至失效。可认为单包频度分布模型对具有丰富动态内容的网络服务将有良好的适应能力。

利用FANUC PMC窗口功能实现负载异常监控

详细阐述了在加工中心利用FAUNC 18I数控系统窗口功能指令进行编程设计的过程,通过试验验证,成功实现读取数字伺服轴负载电流映像,通过比较判断机床是否负载异常并进行报警,提高了机床可靠性,在充分利用原有硬件的情况下,实现了设备智能报警。满足用户对机床智能诊断的要求,实现人机界面信息友好化、智能化。

采用Wolf异步迭代分析的电力异常负载预测仿真

电力异常负载的准确预测是保障电力高效调度的关键,传统方法采用线性指数时间序列预测算法,当电力负荷出现包络振荡时,预测精度不好。提出一种基于Wolf异步迭代分析的电力异常负载预测和仿真分析方法。对电力异常负载进行信息流模型构建和时间序列分析,提取电力负载信息流的时频特征,采用Wolf异步迭代方法对时频特征进行信息融合,对电力异常负载序列进行相空间重构后,计算电力异常负载时间序列的几何不变量,进行异常节点和负载流的信息特征预测,实现电力异常负载预测算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行电力异常负载预测的精度较高,误差减少,性能优越。

云计算光纤网络中大数据异常负载检测模型

云计算光纤网络中大数据出现异常负载时容易导致网络中断,为了确保光纤网络的连通性,提出一种基于高阶统计量特征提取的云计算光纤网络中大数据异常负载检测模型。采用非线性时间序列分析方法进行云计算光纤网络中大数据异常负载信息流建模,对异常负载信息流采用高阶统计量分析方法进行特征重构;采用时频分析方法提取异常负载的统计特征量,结合极限学习方法进行异常负载检测的自适应修正,在滑动平均窗口中进行云计算光纤网络大数据异常负载的谱密度分析和特征检测;根据高阶统计量的异常谱分布实现大数据异常负载检测。仿真结果表明,采用所提方法进行云计算光纤网络中大数据异常负载检测的准确性较高,抗干扰能力较强,整体更具优势。

某型飞机交流电源系统大负载掉电现象机理分析

针对某型飞机交流电源系统带大负载时出现掉电的现象,分析了该电源系统的工作原理。文章建立了故障树模型,从电源系统工作原理、测量误差、负载短路和电源不平衡度等方面进行了分析。构建了该交流电源系统在大负载情况下电压下降的数学模型,并进行了试验验证。

基于小波神经网络的光纤网络大数据异常负载检测方法

光纤网络中断现象时有发生,不仅影响了信息传递的完整性,也影响了信息传递的效率。造成这一问题的主要原因在于光纤网络存在异常负载情况。针对上述问题,为了能够实时掌握光纤网络运行状态,研究一种基于小波神经网络的光纤网络大数据异常负载检测方法。该研究利用NetFlow技术设计一个采集器,采集光纤网络流量数据;利用EMD算法分解网络流量数据,得到若干个IFM分量;计算光纤网络流量特征集合中每一个特征的重要性系数,选出排名靠前的K个特征作为输入,利用小波神经网络实现异常负载检测,结果表明:利用所研究方法进行光纤网络大数据异常负载检测,SROC数值均保持在0.8~1.0之间,说明所研究方法性能在很准确和非常准确之间,表现较好。

FANUC异常负载检测功能在深孔钻削设备上的应用

介绍了FANUC异常负载检测功能的基本原理,针对深孔加工中刀具状态难以观测的问题,通过对进给力矩进行检测和处理,来实现钻削过程的状态监测,进而达到保护加工设备的目的。

基于高阶统计特征的大数据异常负载检测仿真

针对大数据负载分析异常负载检测精度较低、流量耗费较高的问题,研究基于高阶统计特征的大数据异常检测方法。利用双谱值检测方法提取大数据负载中的高阶统计特征,构建高阶统计特征集合;利用人工免疫理论构建大数据异常负载检测器,以高阶统计特征集合对正常大数据负载样本编码生成集合,结合随机生成过程和高亲和力检测器克隆突变后代形成一个不成熟检测器。阴性选择算法用于将集合中的元素与未成熟检测器一一匹配,并通过低于匹配阈值的免疫耐受将它们转换为成熟的检测器,检测大数据的异常负载。仿真结果显示该方法检测结果准确率达到99.9%,耗费流量显著降低。

FANUC异常负载检测在加工中心的应用

本文介绍了利用发那科PMC窗口功能实时读取主轴负载信息,并通过PMC程序进行数据的处理,来判断主轴刀具负载是否异常的检测方法,达到有效保护刀具、工件和设备的目的。

基于字节频度的异常入侵检测影响因素研究

目前数据包负载异常检测缺乏针对性的测试数据。为此,构建一个模拟网络数据集,对基于字节频度分布的异常检测模型进行测试分析。实验结果表明,该数据集对模型测试具有可行性;数据包大小的分布特性对检测准确度有较大影响,必须根据特定网络服务数据包尺寸的密集分布区确定检测阈值,并尽量向小尺寸方向校准;数据包之间的频度差异对分组求频度平均值的模型有很大影响,组内数据包之间过大的频度差异将导致包模型失效,连接模型性能降低较大,改进的包模型则不受影响。

基于模拟数据集的字节频度入侵检测研究

为解决目前网络负载异常入侵检测领域缺乏有效、针对性的测试数据集的问题,提出一种基于虚拟关键字的构造模拟网络数据集的方法。并用它对基于字节频度分布的异常检测模型进行了测试分析。实验结果表明,模拟数据集提供了一种负载内容异常程度可控的测试数据集;检测阈值和网络环境的数据特性包括数据包尺寸分布情况、异常和正常访问相对于训练数据的偏离程度等有关。单包频度分布模型相比连接模型对负载数据异常程度的变动有更好的灵敏度。

汽车启动机线圈骨架烧蚀原因与改善措施

该文专注于分析和解决E公司新型发动机配备的启动机中出现的线圈骨架烧蚀问题。采用故障树分析方法,分析故障的根本原因,并提出相应的改善措施。对正常车辆和失效车辆进行电流测试,发现失效车辆中启动机的平均电流和峰值电流显著高于正常水平,指向了负载异常为主要故障原因。提出包括电路设计优化、电瓶匹配改进、智能监控系统引入、耐热材料使用及维护和操作指导在内的一系列改善措施,旨在提高启动机的性能和可靠性,减少线圈骨架烧蚀的风险。该研究成果不仅为E公司解决特定技术问题提供了方向,也为汽车启动机设计和维护提供了参考。

浅谈数控机床防碰撞保护方法

以FANUC数控系统为例,分析数控机床防碰撞保护常用的方法,说明通过FANUC系统的伺服异常负载检测功能实现防碰撞保护功能的具体调试步骤,以及进一步保护的措施并在实际中应用与验证可行。

基于小波分析的云计算在线业务异常负载检测方法

随着越来越多的在线业务被迁移到基于云的平台上,如何检测云平台上在线业务的异常运行状态成为了一个重要的问题。现有方法通过分析在线业务的实时负载数据来判断业务是否存在异常,在应对由程序异常或突发用户访问引起的异常负载时存在准确率低、误报率高的问题。该文提出并实现了一种面向云计算在线业务的异常负载检测方法。该方法利用小波分析技术,将原始负载数据分解成频率不同的多条曲线,并利用统计分析技术,通过检测各个频率上的异常增长或降低来判断负载是否存在异常。实验结果表明:同现有方法相比,该方法更准确,同时可以大大降低误报率。

别克君威轿车加速无力

故障现象：一辆2005年产上海通用别克君威2．4轿车，行驶里程21万km。用户反映该车加速无力，油耗明显偏高。检查分析：维修人员检测发动机控制单元，未见故障码。发动机怠速运转时查看数据流，发现此时负荷率已达到33％，而且空气流量也达到了3．46g／s（图3），说明此时不是混合气燃烧不良就是发动机存在负载异常。观察燃油修正量，发现长、短期数据都很理想（图4），码。发动机怠速运转时查看数据流，发现空气流量在3～20g／s之间变化，负荷率在20％～70％跳变，短期燃油修正量最大可达-20％。

利用西门子840D系统实现龙门机床铣头自动交换的安全控制方法

本文介绍了使用西门子840D数控系统的龙门式机床实现铣头自动交换的安全控制方法。

一种车铣复合机床防碰撞技术保护方法

使用FANUC异常负载检测功能可以实现车铣复合机床的碰撞保护。文章介绍了使用软件示波器SERVO GUIDE对异常负载的调试方法。通过应用验证,表明该方法实用、简单和有效。