关键词：
构建新型网络安全模型（精选九篇）
构建新型网络安全模型 篇1
新的挑战与应对
随着信息化技术的发展, 用户的业务模型发生了很大的变化, 云计算、BYOD以及虚拟化技术的大量应用, 在提高了劳动生产效率的同时, 也让我们传统的网络边界变得模糊, 如何更好的实施控制和威胁防御, 是网络安全面临的一个重大课题。动态的零日威胁大量出现, 而这种威胁往往具有很大的突发性与破坏性, 对企业的网络安全和重要数据造成了越来越大的威胁。而近期加密勒索软件的频频曝光, 也给我们的企业用户带来了更多遭受攻击的可能。面对当前企业面临的安全挑战应用新型“关注威胁的网络安全模型”建立多种网络安全技术与平台是行之有效的应对举措。
应该说, 基于“关注威胁的网络安全模型”下可构建出网络安全平台、高级威胁防御平台、内容安全平台及访问控与策略平台等多种安全网络技术。值此本文仅对关注威胁的网络安全模型基本架构及其高级威胁防御平台技术与功能作分析说明。
基本架构
为满足用户新的业务需要, 以及应对最新的安全挑战, 需要应用“关注威胁的安全模型”, 其基本架构 (见图1所示) 主要包括以下三大版块。
1.覆盖攻击的整个过程, 从图1可知:
其一, 在攻击发生之前, 能够全面的了解整个网络的状况, 通过实施细粒度的安全控制策略以及对系统/主机/流量等加固措施提高系统对攻击的防御能力, 进而最大限度减少攻击的可能性。即发现、执行、加固三个步骤。
其二, 在攻击发生之中, 需要采用智能分析和关联等技术, 准确的检测出攻击所在, 并且充分利用相关的设备和防御手段, 对攻击进行阻挡和全面的防御。即检测、阻挡、防御三个步骤。
其三, 在攻击发生之后, 可以通过入侵事件关联分析、异常流量分析以及恶意软件防护的攻击跟踪追溯技术, 准确的定位出攻击的范围以及影响。并且做出有效的响应和修复, 最大限度减少攻击的危害。即定位、缓解、修复三个步骤。
2.涵盖网络/终端/移动设备, 虚拟化平台/云平台等平台
随着用户业务模型的变化, 需要在各个层面保障业务的安全性, 包括网络/终端/移动设备/虚拟化平台/云平台, 新的安全设备和软件, 将会完全支持这些平台, 应对用户多种环境下的安全需求。
3.持续的安全模型, 非单个时间点的安全
整个安全模型是一个动态的, 连续的过程, 需要一个快速敏捷的安全, 可靠的方案, 可以随着用户环境的不断变化, 实时的获取最新的情景信息, 并且实时的进行攻击检测, 安全策略的动态修改保证用户网络的一个动态的安全性。
功能
新型网络安全方案具有以下三个方面的功能, 如图2所示。
1.全面提高可见性
对网络的全面可知, 是管理员做出正确的控制和防御策略的前提。利用情景感知技术, 管理员可以对企业网络的所有用户, 移动终端、客户端应用程序、操作系统、虚拟机通讯、漏洞信息、威胁信息URL等相关信息实现全面的可见性。应用众多的网络和网络安全组件都可以很好的支持情景感知技术。
2.关注威胁
以威胁防御为中心, 利用整合的多种网络安全技术, 以及最新的云智能, 关注攻击发生的整个过程, 在攻击发生的各个阶段, 全面的检查、理解和阻挡攻击, 通过不断的完善自己的解决方案, 来保护用户的网络, 最快时间发现和解决网络中出现的安全事件, 最大限度的减少恶意攻击带来的损失。
3.统一平台
单靠一些独立的安全平台是没有办法组成一个有机的安全体系。用领先的网络基础架构平台和网络安全平台相结合, 利用SDN以及Open API等相应技术, 在物理平台、虚拟平台以及云平台之上, 提供了全面的安全服务, 包括情景感知、内容感知、访问控制、应用识别、威胁控制等安全服务。通过Open API技术, 网络安全服务可以与第三方的相应技术实现完美的结合, 实现了统一的安全防控和安全管理。
高级恶意软件防护 (AMP) 平台及应用
1.平台产生的起因——针对实际情况的漏洞防御、检测、响应和补救
当今的高级恶意软件隐蔽、持久并且可规避传统的防御。安全团队面临着如何阻止这些攻击的挑战, 因为他们的安全技术并不提供必要的可视性与可控性, 所以其无法在损害形成之前快速检测并消除威胁。
现今, 不断出现的高级恶意软件通过各种攻击媒介侵入组织。这些工具在网络入口点检查流量和文件但难以检查出设法规避初始检查的威胁活动。这使得安全人员无法在恶意软件造成明显损害之前快速响应并对其进行遏制。新型高级恶意软件防护是一个能够解决高级恶意软件整个生命周期问题的安全方案。它不但可预防漏洞, 还可提供可视性与可控性, 从而在威胁规避了一线防御后将其快速检测出并进行遏制和补救, 所有这些都是具有成本效益的且不会影响运营效率。
2.高级恶意软件防护平台概览
高级恶意软件防护是情报驱动的、集成式企业级高级恶意软件分析和保护方案。可以在攻击前、攻击中和攻击后为组织获取全面的保护。
攻击前, 高级恶意软件防护使用来自著名公司综合安全情报的众多繁杂威胁情报源和研究小组来加强防御并防范已知和新兴的威胁。
攻击中, 高级恶意软件防护结合使用情报和己知文件签名, 以及高级恶意软件防护的动态恶意软件分析技术, 来识别并阻止违反策略的文件类型、漏洞尝试及尝试渗入网络的恶意文件。
攻击后, 该解决方案将超越时间点检测功能并持续监控和分析所有文件活动和流量, 以搜索任何恶意行为的迹象。如果未知或之前被视为“良性”处置的文件开始出现不良行为, 高级恶意软件防护将对其进行检测并立即向安全团队发出警报, 提示出现危害迹象。然后提供卓越的可视性, 以供深入了解恶意软件的起源、受影响的系统以及恶意软件正在执行的操作。它还提供各种控件, 以便迅速响应。
3.应对众多繁杂威胁情报和动态恶意软件应用技术的分析
其一, 高级恶意软件防护的构建基于安全情报和动态恶意软件分析。然后此数据将从云推送至AMP客户端, 主动防范威胁。。
其二, 持续分析和追溯性安全。恶意软件比较复杂并且擅长规避初始检测。而高级恶意软件防护则不同。该防护系统认识到时间点、主动检测和拦截方法并不是百分百有效, 因此即使通过了初始检测, 之后也会持续分析文件和流量。其高级恶意软件防护系统监控、分析并记录终端、移动设备上以及网络中的所有文件活动和通信, 以便快速找到显露出可疑或恶意行为的隐蔽威胁。
使用此信息, 安全团队能够及时了解情况并使用AMP的遏制和补救功能采取措施。通过AMP中易于使用的、基于浏览器的管理控制台, 管理员只需单击几下, 即可通过阻止文件在另一个终端上再次执行来遏制恶意软件。采用AMP后, 恶意软件补救类似一个外科手术, 不会对l T系统或业务造成相关的间接损害。这就是持续分析、持续检测和追溯性安全功能的强大所在能够记录系统中每个文件的活动。
现在安全团队具备了必要的深入可视性和可控性, 可以快速、有效地检测攻击并发现隐蔽的恶意软件;了解并确定受影响范围;在恶意软件造成任何损害之前快速将其遏制并补救;并防止类似的攻击发生。
结语
构建新型网络安全模型 篇2
一种用于模式识别的新型神经网络模型
双向联想记忆(BAM)网络和BP网络是两种重要的神经网络模型,研究结果表明将BAM网络的输入用40%的噪声污染,这种网络仍然可以实现正确联想.另一方面BAM网络有一个严重的`缺点就是它无法实现数据压缩,而BP网络却恰恰能够很好地实现数据压缩,但它的容错性不好.本文同时从识别率和节省存储空间两方面出发,提出了一种BAM-BP神经网络模型.该模型具有容错性好、识别率高、简单等优点.
作 者：田凯 郑丽颖 王科俊 作者单位：哈尔滨工程大学,自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150001 刊 名：哈尔滨工程大学学报 ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF HARBIN ENGINEERING UNIVERSITY 年，卷(期)：2002 23(6) 分类号：O235 关键词：双联想记忆(BAM) BP神经网络 模式识别 误差反传(BP)学习算法 BAM-BP神经网络
构建新型网络安全模型 篇3
关键词： 眼部特征； 混合参数模型； 语义编码
中图分类号： TP 391.9文献标志码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2014.06.014
引言眼部语义特征[13]提取在如机器视觉、人脸识别、人机交互界面中占有重要的地位。常用的眼部特征提取方法[47]有基于可变形模板法[8]、基于三庭五眼法、模板与投影相结合法、基于几何特征检测等。在基于可变形模板法[910]中眼睛的几何模板中需要对几何模型设置初始化参数，即便是在改进的可变形模板中也需要通过先验知识设置相应的初始化参数，虽能够实现对眼睛特征的提取，但计算复杂度较高、比较耗时。模板与投影相结合法是在图像搜索区域内将模板遍历搜索区域，根据相关匹配数值检测出眼睛特征值。基于几何特征的人脸检测方法是依据人脸当中依据五官的位置划分不同的区域，然后提取相应的特征。以上方法大多是对眼睛或眉毛[11]单独进行几何模型特征提取，没有把眉毛与眼睛作为一个整体系统进行建模。由于眉毛与眼睛在面部的几何位置，往往依据对眼部特征几何形状的视觉感知，把眉毛与眼睛放在一起进行描述，虽然描述清晰但是存在差异没有量化，譬如三角眼不同的人对其感觉会有所不同。因此需要用相应的现代技术手段对其用标准予以界定，用参照标准描述人眼特征显得尤为重要。1描述眼部特征的方法
1.1构建眼部特征混合参数模型传统文化对眼部特征的汉语语义描述往往就是针对眼睛的特点，用许多形象、简洁的汉语语义来描述眼睛的特征，譬如细长眼、眯缝眼、三角眉、八字眉等，细长眼就是眼睛的垂直方向距离占眼睛内外角点距离的比例，当比例比较小时表现出来的细长的视觉特性。因此结合现有的眼部特征提取的方法，依据传统文化对眼部特征的语义描述，采用眉毛与眼睛相结合构建新型描述眼部特征混合参数模型，模型如图1所示。在图1所示混合参数模型中主要阐述三个方面的语义主特征：第一，描述眼睛的主特征，譬如特征参数N1描述眼睛间距，N2描述两只眼睛的眼心距，N5描述的是虹膜在眼睛里水平方向占的比例，表示眼睛中眼白的多少；第二，描述眉毛的语义特征，譬如特征参数N7描述眉毛的粗细程度，N8描述眉毛之间的距离；第三，描述眼睛与眉毛之间的语义特征，特征参数N11描述眉毛与眼睛之间的距离，N12与N13描述的是以眼睛为参照物，判断眉毛是内侧或者外侧型。 表征眼睛主特征参数如：N1=EX3/EX1；N2=EX2/EX1；N3=EX4/EX1；N4=EY1/EX4；N5=2·IR1/EX1；N6=IX1/EX1；表征眉毛主特征参数如：N7=BY1/BY2；N8=EBX1/EX4；N9=（B1（y1）-B3（y3））/（B1（x1）-B3（x3））；N10=BX3/BX1；表征眼与眉毛之间主特征参数：N1=EBY1/EBY2；N2=EBX1/EX4；N3=EBX2/EX4；N4=EBX3/EX4；光学仪器第36卷
第6期刘祥楼，等：基于语义新型眼部特征的混合参数模型构建
1.2提取描述眼部特征的混合参数混合参数模型的特征参数的提取主要原理：首先，依据眼睛的色度信息定位眼睛；其次，依据眉毛与眼睛的几何位置关系分割出眉毛；最后，采用投影法提取相应特征参数。眼睛特征的提取主要是利用肤色的聚类特征检测出彩色图像中人的脸部，然后根据眼睛的色度信息提取眼睛轮廓。眼睛特征提取系统主要分为四个环节，即图像获取、人脸定位、区域分割、特征提取。具体过程如下（1）肤色区域的中值分别用Cb（Y）和Cr（Y）表示，变换式为：Ci（Y）=A2实验仿真与结果分析仿真实验计算机配置为AMD Athlon X2台式机，2.81 GHz主频，2.0 GB内存，计算机运行系统为Windows XP Professional SP3。在MATLAB软件平台上，本文采用东北石油大学2011级研究生入学采集的1 000张照片作为实验样本，实验的流程结构框图如图2所示。在提取眼部混合参数模型特征参数时，以语义字段的形式进行编码，如表1所示。每个混合特征参数针对实验过程中采集的数据的均值划分出4段阈值，并对阈值分别编码为00、01、10、11，如表2所示。图3所示是实验过程中输出的图像，可以看到检测出来眼睛与眉毛的边缘信息。图3中眼睛、眉毛图像投影分别如图4和图5所示。通过投影可以测得眼睛、眉毛特征中的特征参数，如眼心距、眉毛间距离等。也可以测得眉毛、眼睛角点的坐标，通过坐标值可以计算不能直接用投影直接提取的特征参数。例如B1点与B3点之间连线的水平夹角，可以通过投影测得其坐标值，利用坐标值测得N9数值，当N9>0表示眉毛下倾，N9在0附近表示眉毛两侧角点水平，N9<0表示眉毛上扬。提取虹膜的图像如图6所示，虹膜外边缘的投影图像如图7所示，可以测得描述虹膜的特征参数。
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构建新型网络安全模型 篇4
关键词：同杆并架双回线,动态物理模型,建模方法
0引言
同杆并架输电线路具有节省输电走廊、输电效率高、投资少等技术和经济优势, 近年来在高压及超高压输电线路中得到广泛应用。由于同杆双回线路导线数目多、线间距离近、线间互感耦合问题突出, 使得其故障类型和故障暂态特性比传统单回线输电方式更为复杂, 由此也对线路保护的性能提出了更高要求[1,2,3,4,5,6]。
动态物理模拟试验是分析评估保护性能的重要手段。迄今, 国内外不少学者根据同杆并架线路的结构特点, 开展了同杆双回线路动态物理模型的研究工作, 并提出了多种构建方法。但目前提出的物理模型均对线路互感参数进行了简化, 只考虑了两回线间的零序互感的影响, 对各相导线间由于距离不同而导致的两两互感的差异不能体现[7,8,9], 难以准确反映同杆并架线路故障时的电气量变化特性。
本文在对现有同杆并架双回线路动态物理模型的建模原理进行分析研究的基础上, 提出了一种能够模拟同杆双回线路各线间互感差异的物理模型构建的新方法, 并以实际线路参数为基础, 验证了所提出的方法的可行性和正确性。
1现有同杆双回线路动态物理模型分析
1.1基于六角形电抗器的同杆双回线路模型
基于六角形电抗器的同杆双回线路物理模型结构如图1所示[7]。每个六角形铁芯上绕有3组大线圈及9组小线圈, 在一个六角形铁芯上的3个大线圈分别与另一个六角形铁芯上的9个小线圈串联起来, 模拟1回输电线路。通过适当地选择模型中六角形铁芯的气隙和各线圈匝数, 可以对模型的电感参数进行调整。
然而, 基于六角形电抗器原理的模型设计方案存在以下不足:首先, 过多气隙的存在使得模型加工和参数调整都非常困难, 模型设计中要求6 个气隙同步调整, 否则会因气隙不对称而造成电抗参数不平衡;参数调整不但困难, 有时还会顾此失彼, 甚至出现不能同时有效模拟自感、互感的情况;此外, 该模型在模拟两回线之间的互感影响时, 将一回线的三相线圈全部绕在同一个带有气隙的铁芯上, 故只能反映两回线之间的零序互感。而对于实际同杆并架双回线路, 由于两回线相距很近, 且各导线之间间距不同, 一回线的三相线路对另一回线的互感参数存在较大差异, 这与平行双回线情况有所不同, 因此, 两回线之间的互感影响仅考虑零序互感, 会产生较大的模拟误差。文献[7]建议, 该动模方案在实际建设和试验中应尽量避免使用。
1.2基于零序互感电抗器的同杆双回线路模型
文献[8]提出了一种基于3个零序互感电抗器的同杆双回线路动态模型实现方法, 基本原理如图2所示。
图2中, 双回线间零序互感电抗由绕有六相线圈的带气隙铁芯A来模拟;两回线路的正序阻抗分别由阻抗 (r1, x1, r2, x2) 模拟;Ⅰ回线路L1的零序阻抗由互阻抗铁芯A在L1中的零序阻抗、正序阻抗 (r1, x1) 及铁芯B的零序阻抗共同构成;Ⅱ回线路L2的零序阻抗由互阻抗铁芯A在L2中的零序阻抗、正序阻抗 (r2, x2) 及铁芯C的零序阻抗共同构成。
文献[8]以某330 kV线路为例, 结合线路实际参数, 计算了模型系统的正序阻抗、零序阻抗和零序互感值, 结果表明, 反映正常运行或对称故障情况下系统特性的参数值能与线路实测值较好地吻合。
上述同杆并架线路模型, 其结构较六角形电抗器模拟法大幅简化, 但需要指出的是, 该模型仍只能模拟两回线之间的零序互感, 而且由于需通过调整气隙来改变互感参数, 使得参数调整非常困难。
1.3零序电流互感器二次接入阻抗的建模方法
文献[9]通过在零序电流互感器的二次侧接入阻抗来模拟两回线零序电感和双回线间零序互感, 可有效回避前述2种模型中电抗器带有气隙给参数调整带来的不便。模型基本原理如图3所示。
图3中, Z012为双回线路间的零序互阻抗;Z01和Z02分别为Ⅰ回线路和Ⅱ回线路零序阻抗的补偿值, Z1和Z1′分别为Ⅰ回线路和Ⅱ回线路正序阻抗。由于参数模拟的实现思路与1.2节类似, 因此, 该模型仍然存在不能反映同杆双回线路中各相导线间互感差异, 只能模拟两回线间的零序互感的缺陷。
综上所述, 目前所提出的同杆并架输电线路的物理模型均对互感参数进行了简化处理, 只考虑了两回线之间的零序互感的影响, 因此, 这类模型只是普通平行双回线 (非同杆并架) 的物理模型, 难以准确反映同杆并架线路故障时的电气量变化特性。
2基于共最小互阻抗的同杆双回线路动模方案
2.1模型的基本结构及原理
根据同杆并架双回线路各线间距离不同导致各线路电感参数不等的结构特点, 本文采用了一种新的物理模型设计方法。该方法不从序阻抗参数模拟入手, 而是直接模拟各线路自感和互感参数。从而可以更准确地反映各线路之间电感参数的差异。
以两相线路为例, 假设线路的自阻抗分别为Zs1, Zs2, 两线间的互感为Zm, 则这两相线路的物理模型如图4所示。
在图4中有如下电压、电流关系:
由此可以得到线路自阻抗为:
在同杆并架双回线中, 每相线路和其他5相 (线) 都有互感, 因此双回线互感的模拟应在任意两相线路之间都建立图4所示的模型。如此, Ⅰ回线路A相的自感Zs1和每线间的互感有如下关系:
式中:Zm1i表示Ⅰ回线路A相对第i相的互阻抗。
2.2负阻抗问题
在式 (3) 中, 阻抗Zs′是在所建立的物理模型中人为地加入, 用以补偿各相导线自阻抗的一个附加阻抗。显然, 对于任一相线路, 只有其自阻抗Zs1大于该相导线与其他5相导线互阻抗之和时, 补偿自阻抗Zs′才为正值, 否则, Zs′必须为负值, 才能满足式 (3) 所示的关系, 而要在模型中加入一个负阻抗, 在实际建模中难以实现, 必须进行特殊处理。
现以湖北电网500 kV斗笠—荆门同杆并架双回线为例, 说明补偿阻抗可能存在负值的问题。500 kV斗荆线每相都是采用4分裂的ACSR-720/50导线, 分裂间距为500 mm。各导线的空间布局如图5所示。
为方便分析, 分别用1～6标示ABCA′B′C′六相。以Ⅰ回线路A相为例, 根据线间距离参数, 计算得到自阻抗为:Zs1= (0.09+j0.559) Ω/km。计算得到Ⅰ回线路A相和其他各项互阻抗后, 代入式 (3) 可得:
2.3共最小互阻抗模型构建方法
为了解决上述各相线路的补偿阻抗为负阻抗的难题, 本文提出如图6所示的基于共最小互阻抗的同杆双回线路物理模型构建方案。为便于说明, 在图6中只画出了Ⅰ回线路A相完整的互阻抗和自阻抗连接图, 其他各相的模型图与此类似。
图6中, 同杆并架双回线路六相ⅠABCⅡABC分别用1～6编号标明, 搭建该动模方案前, 首先需要根据同杆并架双回线路实际参数计算出各相导线的自感Zsi和相间互感Zmik的大小 (i和k分别表示不同的相别) , 然后选取各相间互感值Zmik中最小者作为公共阻抗, 命名为Zmmin, 并作为六相导线间互感的基数。
图6中, H1和H2为零序互感器, H3～H12为普通互感器。各互感器变比均为1∶1, 且同名端均在图中左侧。在确定Zmmin后, 为满足各相导线间互感Zmik的大小关系, 在第i与第k两相导线间加入线间互感补偿值Zmbik。以第1相 (Ⅰ回线路A相) 和第5相 (Ⅱ回线路B相) 为例, 这两相导线间的互阻抗和补偿互阻抗的关系为Zmb15=Zm15-Zmmin。
根据最初计算得到的各相自阻抗值Zsi、公共阻抗值Zmmin及所求得的各相间补偿互阻抗值Zmbik, 确定每相导线上的补偿自阻抗值Zsbi。以Ⅰ回线路B相导线为例, Zsbi的计算式如下:
可以证明, 采用上述模拟方法, Zsbi均为正值, 易于实现。
由图6可得出各相电压电流的关系式。以Ⅰ回线路A相为例, 该相电压与各相电流的关系为:
由式 (4) 分析可知, 共阻抗模型从原理上能准确模拟同杆并架线路各相的自感和互感参数, 且模型中不存在负阻抗值, 也无需借助气隙进行参数调整, 模型实现和参数调整都很方便。
2.4输电线路地线的处理
在实际的输电线路中存在架空地线, 架空地线和输电导线间也存在互感, 因此在设计输电线路物理模型的过程中必须考虑架空地线的影响。
模拟架空地线对输电线路的影响有2种方法:
1) 将架空地线看做首尾两端接地的特殊输电导线。如带有2条架空地线的同杆并架双回输电线路的共阻抗模型则含有8条相互耦合的回路, 其中6条模拟真正的输电回路, 2条首尾接地线模拟2条架空地线。这种方法结构复杂, 且成本较高。
2) 计算线路自感和互感时, 直接将地线的影响考虑进来, 这样最后得出的线路参数自然包含有地线对输电线路的影响。这种方法的优点是可以不用在模型中专门设计架空地线, 简化模型, 而且节约模型成本。下面详细阐述这种方法的原理。
为了分析方便, 下面假设只有一根地线 (多根地线也可以等值为1条地线) , 推导出将地线综合考虑进来后, 一条线的自感及两线间互感的计算公式。
设线路i的自感为Zsi, 地线的自感为Zg, 计及地线进行综合考虑后线路的自感为Zsi′;设线路i和k间的互感为Zmik, 设计及地线后线路的互感为Zmik′, 线路i, k和地线的互感分别为Zgmi和Zgmk, 在输电线路i中通入电流I, 则输电线路i和k中的电压电流有如下关系 (地线的电压为0) :
由式 (5) ～式 (7) 可知, 计及地线影响后的线路i的自阻抗和线路i, j的互阻抗分别为:
可见, 地线对同杆并架双回线的影响可以通过计算线路的自感和互感时将地线的影响包括在内, 这样得出的物理模型参数中包含了地线的影响。
2.5模型中线路换位
在同杆双回线路换位的情况下, 各相导线间的相对位置发生变化, 各相间的互感也随之改变。在建立换位线路的模型时, 必须将换位前后两段线路单独处理, 依据不同区段内各相导线排列方式和间距大小, 分别计算各区段内计及架空地线后的线路自阻抗和各相导线间的互阻抗, 进而确定各区段内的最小共互阻抗Zmmin的大小和各相间的补偿互阻抗Zmbij与补偿自阻抗Zsbi。线路存在多次换位时, 建模方法同理。
3共最小互阻抗构建方法的仿真验证
以湖北电网500 kV恩施—水布垭同杆并架双回线路 (以下简称恩水线) 为例, 通过仿真计算与实测参数对比的方式, 对所提出的建模方法的正确性进行了验证。
3.1线路基本情况
恩水线全长为156.296 km, 全线3次换位共分为4部分。恩水线全程换位情况如图7所示。
在模型实现过程中, 考虑图7中第1段、第4段导线相位排列和间距情况基本一致, 为简化模型设计, 将首尾两段线路长度相加合并形成新的线路, 保持原第2段、第3段不变。该同杆并架双回线路中, 导线均采用4分裂形式, 分裂间距为500 mm。
3.2参数计算及对比验证
为了使计算清晰明了, 规定同杆并架塔型左边的一回线从下相到上相分别编号为1相～3相, 右边的一回线从下相到上相分别编号为4相～6相, 如图8所示。
基于不同的塔形结构、各段的导线形式、间距计算出各相的自阻抗和互阻抗后, 根据基于共最小互阻抗的建模方法, 确定了如图6所示各组件的参数。新合并后第1段的参数如下:最小共互阻抗为Zmmin=3.315 3+8.073 9j;1相～6相补偿自阻抗分别为:
各相间补偿互阻抗为:
依据各组参数, 在EMTDC平台搭建了基于共最小互阻抗动模方案的数字仿真模型。通过仿真方法, 计算了物理模型的各序阻抗参数, 并与实测线路参数进行了对比, 具体结果如表1和表2所示。
可见, 基于共最小互阻抗物理模型的仿真计算结果与实际线路的各参数都能够很好地吻合。
4结语
本文提出的基于共最小互阻抗原理的同杆并架双回线路物理模型设计方法能够准确模拟同杆并架双回线各相导线的自感和互感参数, 更精确地反映线路故障时的电气量变化特征。各相导线的电感参数采用阻抗元件模拟, 有效克服了现有模型利用气隙进行参数调整时所带来的困难, 模型的实现和参数调整方便。结合500 kV恩水线实际线路参数的计算结果表明, 基于共最小互阻抗物理模型的仿真计算结果与实际线路的各项参数能够很好地吻合。该同杆并架双回线物理模型的构建方法可用于同杆双回线路的动态物理模型设计, 从而为同杆并架双回线路的故障特性分析和保护性能研究提供良好的物理实验平台。
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构建新型网络安全模型 篇5
创新型创业成为新时期非常重要的一种创业模式, 是区域经济发展和产业转型升级的根本保证, 关于什么是创新型创业引起了各类学者从不同学科角度进行了大量的的研究。总的来说可以将创业模式分为三类:复制型创业、模仿型创业和创新型创业。创新型创业是指创业者能够识别具有创新性的创业机会, 通过使用新技术、新工艺向市场提供新产品或者新服务, 更好的满足顾客需求, 能创造更高价值的创业活动。[1]可以分为技术驱动型创业和创意驱动型创业。技术驱动型创业是指创业者以自己拥有的专业特长来进行的创业活动。创意驱动型创业:是创业者根据全新的运营理念或创新构想, 探索新的经营模式的创业活动。创业需要创业者具有敏锐的市场眼光、独特的个性特征和旺盛的创业欲望, 善于洞察商业机会并敢于冒险, 是一种开创性创造型创业。[2]
创新型创业表现出三大重要特征:一是高投入与高收益。创新型企业是知识密集型和人才密集型以及高新技术产业, 其研发, 产品产业化阶段都需要高额的资金投入。而高收益成功的创新型中小企业具有极高的收益回报率。由于企业采用技术含量极高的设计、工艺和手段, 特别是当某企业具有某种独占技术时高额的垄断利润。二是高创新与高增长。企业的创立源于一种新产品和新行业, 提供一种新商务模式, 成立后又在创新中不断持续创新, 技术水平和创新能力是其成长的关键。创新型企业的成长速度和发展方式具有跳跃性, 成功的创新型企业, 其资产、销售收入、净利润等在短时间内会增长几十倍、上百倍。三是知识产权类资产比重高。创新型企业专有技术、商业秘密、商誉、软件等知识产权类的资产对企业成长起着决定性的作用厂房、设备、原材料等有形资产的需求己居于次要的位置。
2 关于人才素质的概念
人才素质是一个涵盖了生理心理和社会文化等多个层面的广义概念。辞海对素质的解释是:完成某种特定活动需要的必备条件。而学术研究中与创业人才素质密切相关概念是创业胜任力。哈佛大学MC.CLELLAND教授认为, “胜任力是指动机、特质、自我概念、态度或价值观、知识或技能等能够可靠测量并能把高绩效员工与一般绩效员工区分出来的任何个体特征”[3]。本文参照素质和胜任力的定义, 将创业人才素质界定为:在一个组织中绩效优异的员工所具备的能够胜任工作岗位要求的知识、技能、能力和特质[4]。为了探索在创业活动的特殊要求下创业者应该具备什么样的能力和素质其中又是哪些能力和素质起到了关键和核心的作用, 我们首先结合文献研究和实地访谈的方法, 将人们公认的有关人的能力和素质一一列举出来。实地访谈在中山市创业孵化基地选取创新型企业10家, 中山市火炬开发区创新型企业5家, 中山市高校中创业研究专家5人进行。据此指标编制了有关创业者能力和素质要求的调查问卷。设计了包括24个测量项目的创业人才素质调查问卷。采用李克特5级量表的形式, 并根据“重要”程度的不同从5—1进行记分。
3 数据调研与分析
广东省中山市具有浓郁的商业文化和创业传统, 改革开放30年, 经济社会得到了大力发展, 经济总量位于全国地级市前列, 目前中山市有11家创业孵化基地, 入孵企业780余家, 另有国家级产业基地26个, 高新技术产业基地10家。对中山市大学生创业孵化基地和中山市火炬高新技术区的企业中符合创新型企业发放问卷150分, 回收有效问卷134分, 对上述数据样本进行分析。
3.1 进行因子适宜性检验
对于问卷的原始数据, 首先要对其进行相关矩阵检验, 来确定这些数据是否适合做因子分析。本文采用KMO样本测度法和巴特利特球体检验法进行检验, 经过分析KMO=0.873>0.7。巴特利特球体检验的卡方统计值的显著性概率是0.000<0.01, 说明数据具有相关性, 适宜做因子分析
3.2 对于问卷的有效性
LEDERER和SETHI认为应以因子负荷值作为取舍项目的临界值在0.35, 本研究中各项目的因子负荷均大于0.4, 如表2所示, 较好地负荷在各自的因子上, 因此各个项目予以了保留。
通过对问卷的24个项目进行主成份分析提取特征值大于1的因子然后对因素分析结果进行最大正交旋转, 软件共抽取出5个公因子, 5个公因子的累积方差贡献率达61.861%。所以提取5个因子可以解释原有变量的大部分信息且信息丢失量较少。
4 模型构建
基于以上分析情况, 我们将创新型创业人才的素质分成五个维度, 来构建素质模型, 分别为因子1是创业者拥有的资本力维度情况, 因子2是创业者拥有的个性维度情况, 因子3是创业者拥有的能力维度, 因子4创业者拥有的思维维度, 因子5是创业者拥有的知识维度。模型如图1:
模型的构建是基于中山市大学生创业孵化基地和中山火炬高新技术区的样本数据形成, 能反映和解释了中山地区基于产业中创新型创业活动自身特点和规律。对集聚和保留中山市产业集群中创新型创业人才的相关研究起到参考作用。同时对同类研究提供理论参考和借鉴。课题的研究还存在着以下不足:一是在实证研究中由于研究力量的局限, 在问卷调查中采集到的有效样本量比较单薄;二是调查的内容涉及企业的商业秘密和员工的隐私, 深度访谈极为困难, 因此在问卷调查和访谈中可能存在有些信息不完全和失真的问题。
摘要：创新型创业是新时期重要的创业模式, 是区域经济发展和产业转型升级的原动力, 孵化和保留区域中的创新型创业人才是经济可持续发展的根本保证, 文章借助相关研究分析了创新型创业特点, 给出创新型创业人才素质指标, 通过采集广东省中山市创业孵化基地和中山火炬高新技术区创新型企业的数据, 使用SPSS和LISREL软件进行问卷的因子分析, 提取了五个因子构建创新型创业人才模式。
关键词：创新创业,因子分析,素质模型
参考文献
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新型网络教学平台系统模型研究 篇6
关键词：网络教学平台,系统模型,适应性
目前,网络教学平台在教学中的应用已较为普遍,并发挥着重要的作用。而具有适应性的智能教育系统(Adaptive and Intelli-gent Educational System,ALES)成为远程教育研究的一个热点[1,2,3]。与智能教学系统(ITS)[4]相比,ALES系统更多地强调适应性,能够根据学生的学习水平、个人偏好等学习特点,调整教学内容和教学方式,以适应每位学生的特点[5]。因此,仅仅突出学习内容设计的网络教学平台已不能与当前这种先进的学习理念与方法兼容。网络教学平台应从传统的以学习内容管理为核心的架构转变到以学习活动为核心的架构,从侧重内容设计转变到突出学习活动设计[6]。该文拟通过开展具有适应性的智能化教学化系统研究,从而构建新型网络教学平台系统模型。
1 新型网络教学平台网络教学范式
传统的网络教学平台,主要采用的是知识传递型范式。而新型网络教学平台所参照网络教学范式主要以建构认知型、分布式情境认知型为主。
1) 建构认知型范式
基于建构主义理念的建构认知型网络教学范式主要体现在网络教学平台从对教师课程规划的支持转向支持学习活动设计,学习活动设计是建构认知型网络教学方式的核心内容。由于教学没有固定模式,学生在教学活动发生期间,其认知过程包含着丰富的教学策略、教学方法,要想促进学生有效学习,教学平台仅仅是提供学习内容对象的提取是不够的,还应提供能够进行学习活动设计的认知工具与资源,使不同认知建构在这些工具与资源的支持下完成活动序列的组合,从而使学生通过各种学习活动的实施激发学生去主动建构知识。
2) 分布情境认知范式
分布情境认知范式以社会建构主义、分布式认知、情境认知为理论基础,强调认知网络模型是基于个体内部认知网络与由学习情境空间和其他学习者构成的社会认知网络联通而成的。在该范式下,学习者利用具有情境感知能力的普适计算终端在泛在通讯网络里,按需使用可进化的、海量情景化的学习资源,按照预先设定的学习活动,与其他学习者协同组合成学习共同体网络开展泛在学习。这种在普适计算技术支持下形成的智能学习空间,汇聚了各种学习情境,让学习者充分感受到一个现实世界与数字世界信息相互交织的环境。
2 新型网络教学平台功能构成要素
新型网络教学平台在功能应由以下核心要素组成:1基于学习过程的信息采集:突出学生在学习过程中对知识、能力、情感等方面表现的评价,然后提供符合学习者个性特征的建议与报告,从而为学习者提供个性化的学习支持。学习者的个性特征体现在学习风格、学习动机、知识基础与学习技能水平,所需要提供的支持服务应包括关于学习者的学习起点、学习策略和学习方法。2学习活动主题与任务情境设计。通过问题、案例、项目等形式提出学习活动主题,并设计一个同知识背景的情境,以促进学生理论与实践的联系,驱动学生学习。3学习活动序列设计。知识内容的组织是建立在对学生原有的知识基础、认知风格等个性特征的基础上。学习者的个性特征,即学习者的智力因素(知识基础、认知结构变量和认知能力)和非智力因素(兴趣、情感、动机、性格和意志),选择与其相符的学习活动内容。其次,即使教学内容相同,但由于时间不同、情境不同、目的不同并用不同的方式、不同的途径呈现,学生对同一事物或同一问题的认识与理解也会是多种。因此,同类问题采用多个学习活动序列的组合会形成多种不同的学习模式。4学习活动支撑工具与资源。学习资源是学生自主学习、建构认知模式的信息来源,各种认知工具可以帮助学生更好的描述问题(如多媒体工具)、表征自己的思想(如概念图)、与他人通信协作等。5活动监管规则与学习活动评价设计。活动监管设计是指在学习活动进行中如何监管学习过程,主要包括:规定各阶段完成的时间及提交诸如报告、产品、模型的学习活动成果形式;规定教师对学生提供的学习支持类型;规定干预与反馈的时机与形式;规定奖罚的行为模式。6虚拟学习社区建立。在网络学习中,通过为社区成员分配不同的角色,在成员之间建立交互与协作,让知识发生在一定的情境中,使社区成员能够在基于项目和问题研究的环境中探索,从而建立持续的、可利用的社区学习环境。
3 系统模型构建
新型网络教学平台系统模型由学生模型、教师模型、知识库、诊断模型、人机接口组成。
3.1学生模型
学生模型是新型网络教学平台的核心和关键部分。为智能化教学中的教学目标、教学策略及教学内容的实现提供先决条件。传统的网络教学平台所构建的学生模型较为简单,主要存储的是学生的静态信息。根据数据的生命周期及其在教学活动中的功能和作用,学生模型可分为静态模型、动态模型和评价与错误诊断模型三类。静态模型主要记录在系统运行时相对稳定的学生基本信息。动态模型主要记录学生在学习过程中会动态变化的信息,如学生访问历史记录、学习进度、知识掌握、交流与答疑、测试等信息。评价与错误诊断模型是记录学生学习过程中所存在的错误概念及给出的学习评价信息,以便可了解学生的错误根源及更细致的了解学生的知识掌握程度。
3.2教师模型
教师是学生学习目标、学习进度、教学成效的主要控制者,学生学习策略与内容的主要提供者。在教学活动过程中,教师模型要对学生的学习行为进行有效监督,对学生的错误进行诊断,给出教学策略,提供个别辅导,安排教学步骤,组织与调整教学内容,并适时提供和补充教学资源[7]。教师模型能利用知识库中丰富的教学方法与策略和相关领域知识,对学生采取针对性的教学辅导,做到“因材施教”。具体过程可表述为:
当学生要求学习新知识点时,教师模型根据学生模型库中的相关信息,对其具体的知识点学习情况选择下一个教学内容,然后根据学生认知能力等参考因素来确定教学顺序、知识呈现方式、习题类型等。在学生学习的过程中,教师模型要实时监控学生的学习行为与进度。若学生长时间没有采取积极的相应时,教师模型要给予学生提醒。当学生出现错误时,教师模型要对所发生的错误进行纠正并提出建议。当学生结束学习时,教师模型应根据学生在此知识点的学习过程中,对学生的表现、学习的效果予以评价,对知识点的难重点给予总结,对学生的学习方法给予建议与改进的方法,并提供辅导资料和下一步学习的建议作为学生的参考。教学监控是教师模型中的一部分,主要用于实时监控平台中所发生的教学活动。当监控捕获到事件不符合预设值时,事件即被提交。事件被提交后与教学策略库做匹配检测,同时产生对事件的处理行为。监督的教学活动类型可设计为:学习进度、作业、考试、邮件。教学平台将学生实际学习后的情况与预定学习目标进行对比,以诊断学生对策略的适合度。如果适合度低于预设值,平台给教师发出预警,提醒教师对学生进行再诊断。
3.3知识库
知识库设计是新型网络教学平台设计的重点,而知识表示是知识库设计的重点。进行知识表示应具备三个条件,一是具有将各类形式化知识完全表示出来的能力;二是能使基于知识的推理能有效地、符合逻辑地进行;三是具有良好的结构性,便于知识推理和系统维护[8]。知识库中的知识按性质分类,可分为:1) 领域知识(事实性知识):指系统所需要教授的教学内容和测试题,应能反映出学生的学习内容和过程。2) 经验知识(启发性知识):教师在实施教学过程中采用的教学策略。
领域知识库按照课程、章节和知识点的层递关系,可得到一个分类层次树,从上至下分成目标层→子目标层→知识点层→媒体素材层。该树表达出了课程中的重要概念,既体现了概念之间的纵向继承关系,也体现概念之间的横向关系,从而较好的还原了课程知识的完整性。
在传统教学中,教师实施的教学策略主要有两大类:替代式教学策略、产生式教学策略。新型网络教学平台所采取的教学策略,是将替代式和产生式结合,使学生能在教师的指导下完成个性化学习。主要思路为:若学生是初次使用教学平台,则首先基于相应的评价规则(如认知综合能力),对学生的初始信息进行分类后组合在同一个协作小组里,分类结果记录在学生模型里。将学生组合在同一个协作小组里,一是为了教师集中指导,二是为了建立学生协作交流环境。教师对在同一个协作小组里成员实施相同的教学活动设计方案,也可借助教学平台在策略库中匹配后自动分配。
3.4诊断模型
所谓诊断,是指查找学习者完成测试后发生错误的原因,并给予相应的学习建议[9]。构建诊断模型的关键就是概念相关表,概念相关表即是用来诊断学习者所出现的学习问题,并找出问题的原因。概念相关表是在所有学习者测试完成后,可利用条件概率及概念顺序性来构建。
4 结束语
构建新型网络安全模型 篇7
运行中的大型发电机会受到来自电网的各种暂态过电压的冲击,定子槽内场强突增,造成定子线棒绝缘水平下降,最终导致短路故障[1-3]。随着电网电压等级提高,过电压对电机定子绝缘的危害日益严重。分析过电压对定子绕组的危害程度显得尤为重要。可以根据场路综合的方法[4]计算出过电压波侵入定子绕组后的电位分布,再计算出其对应的暂态电场分布,最终对发电机定子绕组绝缘进行预测评估,完成过电压冲击下的安全分析。但以往的大型发电机电路模型忽略了电机在运行过程中定子线棒切割磁感线产生的电动势,与实际的工况不符,计算结果存在误差。
本文提出的大型发电机有源暂态电路模型将正常工况下定子线棒产生的电动势加入电机定子模型中。当过电压侵入发电机时,线棒上感应电压和过电压两种电压相互叠加,与实际情况相符。由有源暂态电路模型分析绝缘安全性的步骤是以一定时间间隔采集过电压波数据并存入实时监测数据库中,以过电压数据和电机运行参数为已知条件,利用有源暂态网络模型计算各节点处电位,而后由有限元法计算各电路节点所在处定子槽内的电场分布情况,并将受过电压冲击各时刻的计算结果存入FEM数据库中。根据各有限单元电场强度大小分析定子槽内绝缘介质的安全性。最后仿真计算选取过电压侵入后的两个典型时刻比较无源、有源电路模型的计算结果,说明有源电路模型计算过电压侵入情况下电路各节点电位结果更准确,定子槽内电场分布计算精度更高。
1 建立大型发电机有源暂态电路模型
在大型发电机中,定子三相绕组由单匝短距线圈构成且对称分布。根据大型同步发电机的结构特点,可只分析其中一相,做出等效电路模型。过电压冲击电机定子绕组的过程与冲击波在输电线路的传播过程极为相似,只是传播的线路被嵌入发电机定子铁心的槽内,所以类似输电线路的电路模型,也可将大型发电机定子线棒分段考虑。若不计正常工况下定子线棒切割磁场产生的电动势,此时发电机暂态网络模型可由定子线棒单元长度导体电阻R1、R2,自感L1c、L2c,对地电容C1、C2及上下层线棒间互感M12、M21,层间电容C12、C21,对地电阻Rg1、Rg2,这些集中参数组成的等值电路表示。图1所示为大型发电机定子槽内线棒单元的集中参数等值π型网络。
现将定子槽内线棒的电动势计入模型中。实际交流绕组处于旋转磁场中,并切割旋转磁场,产生发电机的感应电动势。由于高次谐波电动势对模型计算精度影响很小,故本文只考虑基波电动势的作用。单相定子绕组中一根导体线棒切割磁场感应出的交流基波电动势为:
其中:Φ1为电机定子每极基波磁通;f为基波频率,f=Pn/60,n为发电机同步转速,P为发电机磁极对数[5]。发电机定子线棒导体中感应电动势ex (t)随时间变化的波形和发电机气隙磁感应强度Bx在空间的分布波形相一致。对于稳定运行的同步发电机,长度为1的线棒导体中感应电动势为ex (t)=Bxlv,正比于线棒导体所切割的气隙磁感应强度。
在大型发电机绕组中均匀分布着许多定子线棒导体,这些导体中的感应电动势有效值、频率和波形均相同,但这些感应电动势ex (t)在时间上存在相位差,可由式(2)表示:
其中:n*为定子槽号数;α为槽距角;ω为工频角频率。当第n*号定子槽嵌入的绕组线棒被等分成m个单元,进而得到发电机有源暂态网络模型中线棒导体单元中的感应电动势如式(3)。
根据大型发电机的电磁结构,无源模型中的线棒对地电阻,互感,线棒间电容以及线棒的槽外部分对模型计算精度影响极小,均可忽略不计。进而新型电机模型可用发电机定子线棒单元长度导体电阻R,电感L,对地电容C,接地电阻R0,线棒导体单元中的感应电动势e (t)表示。将各单元模型按其拓扑结构集合起来,构成发电机有源暂态网络模型,如图2所示。
2 过电压的场路分析计算
2.1 过电压的电路分析计算
现场实时监测,采集大型发电机入口端三相线路,得到冲击电压波[Ua(t),Ub(t),Uc(t)]:
其中:Ui (t)为大型发电机定子三相(A、B、C)出线端的冲击电压集合,将其作为发电机有源暂态电路的入口冲击电压源存入实时监测数据库中。在大型发电机有源暂态网络模型的基础上,建立冲击过电压下的大型发电机暂态电路状态方程,求解发电机绕组中的过电压分布。
首先,建立暂态网络节点电压状态方程
式中
其中:系数矩阵Yn为暂态网络的节点导纳矩阵,其矩阵元素以发电机有源暂态电路的电气参数(R,L,C)组成;A为暂态网络拓扑关联矩阵,AT是A的转置矩阵;Vn为发电机有源暂态电路的节点电压向量;Jn为暂态网络节点电流源向量,它由独立电压源的诺顿等效电流向量AYVg表示,Vg由发电机有源暂态电路模型中的感应电动势e (t)组成。
从图2中取出任意一个π型子单元,如图3所示。由对地电容支路得i,i+1节点电流为:
在此单元中,电压关系为:
计算过程中,用时间步长Δt对暂态网络节点电压状态方程进行离散处理,采用计算机数值求解方法,以提高计算速度。离散后电流关系式为:
图3所示的π型电路满足基尔霍夫电流关系。
将式(10)代入式(9),可以获得离散形式的节点网络方程组:
式(10)是一组离散化时间的线性代数方程组,它可由(t-Δt)时刻大型发电机有源暂态网络模型中的单元线棒支路电流和节点电压求出t时刻绕组的节点电位。式中A',B矩阵中的元素与网络模型中的电阻、电容、电感参数有关,而C矩阵中的元素只与电阻、电感参数有关[6,7]。u(t)为待求节点电压向量,u (t-Δt)和i (t-Δt)分别为(t-Δt)时刻的节点电压向量和电感支路电流。
2.2 过电压的电场分析计算
为预测发电机在过电压冲击下绝缘的安全程度,需以过电压和定子电动势作为定子绕组各离散电位的边值条件,计算出定子槽内暂态电场的实时分布[8]。在过电压冲击发电机的过程中,定子槽内的暂态电磁场可由达朗贝尔方程表示:
式中:Am为槽内矢量磁位;φ为槽内标量磁位;δc为电流密度;μ和ε分别为槽内介质的导磁率和介电常数。发电机定子齿槽内绝缘介质各点的电场强度值为如式(13)。
此处仍采用时间离散化的方法求解方程。此外,定子槽长度远大于槽截面的长、宽,进而三维电场可简化为二维电场处理,提高分析计算速度。实时监测每个离散时刻ti的过电压冲击波Ui (t),为时步长有限元分析提供了电场区域的边界条件。
在计算定子槽内电场时,忽略发电机定子槽内介质位移电流,边界效应,集肤效应以及铁芯齿部涡流效应,ti时刻槽内电场满足如下偏微分方程:
式中:Ω为发电机定子某槽在轴向某位置处沿径向槽截面的电场区域;Ut为槽内场域电位函数;ε为槽内场域介电系数;ρt为槽内场域中积累的电荷密度;L1和L2围成场域边界并具有在时间t=ti瞬时的第一、二类边界条件。
将槽内场域Ω离散成亚参三角单元Qi,利用有限元法(FEM)分析槽内电场分布。则大型发电机定子槽内有限单元中任意时刻的场强大小为:
定子某槽截面绝缘介质中任意一点P的暂态场强为:
式中:αi/x,αi/y的值由FEM数据库提供(从有限元数学模型的分析计算中获得[9]);Uti(i=1,2,…,n)的值则由实时数据库提供。
3 过电压的电场仿真分析
以在厂站中发生次数最多的操作过电压为例,分别利用传统无源和新型有源电路模型进行场路综合分析计算,对有6台机组,装机容量为330×104kW的水电站中的6号发电机A相定子绕组1号槽内的绝缘状态进行分析,比较计算结果优劣。
首先构造出操作过电压波形,其数学模型为:
其中:τ1=3 571μs、τ2=83.3μs,波形如图4所示。由于过电压过程极短,通常为几百微秒,取时间步长为Δt=50μs,采集此过电压波数据,存入实时监测的数据库中。
在过电压数据存入相应数据库后,以采集到离散化的过电压数据和发电机运行参数为已知条件,分别由传统的无源电路模型和新型的有源电路模型计算模型各节点电位,得到电场第一、二类边界条件,进而计算出定子槽内的暂态电场分布,并将过电压各时刻电场分布计算结果存入FEM数据库中。以暂态电场分布情况作为判断绝缘介质是否存在安全隐患的依据。
本文仿真计算使用Matlab计算暂态电场的第一、二类边界条件[10],ANSYS有限元分析软件[11]对数据进行电场分析。图5为定子槽内FEM网格剖分图。
在过电压侵入后,选择两个典型时刻分析:机端电压第一次过零点;机端电压为过零点后第一个峰值时,计算定子槽内的电场分布情况,如图6、7所示。图6 (a),6 (b)分别代表过电压波侵入后机端电压第一次过零点时,由定子无源、有源电路模型计算出电场边界条件所绘制出的电场分布图(场强大小由不同颜色表示)。图7 (a)、7 (b)表示在机端电压过零点后第一个峰值时依据两种电路模型计算出电场边界条件而绘制出的电场分布图。图7 (c)为电场强度所对应的色谱图。
由图可知,在机端电压为零时,无源、有源电路模型计算出的电场边界条件相差无几,得到的电场分布图相似,这是由于有源电路模型中的电动势单元电压值为零,该电路模型与无源模型等价。但在机端电压为峰值时,有源电路模型由于有表征线棒切割磁感线的电动势单元作用,电场分布不同于无源电路模型。可以看到上下层线棒之间,下层线棒圆角处电场强度较无源模型计算结果大,与运行中的大型发电机实际情况更吻合。据此推断在过电压冲击下线棒圆角处和上层线棒侧表面与定子槽之间,尤其是上下层线棒之间场强过大,存在绝缘隐患。
4 结论
本文提出的大型发电机有源暂态电路模型,结合发电机场路综合分析,可在线监测发电机定子槽内电场分布情况,预测绝缘安全隐患。该模型考虑了正常工况下定子绕组产生的电动势,在定子绕组模型中加入了感应电动势单元,并将其按不同相角分布在不同定子槽内。此电路模型更符合发电机实际工作特点。通过有源暂态电路模型得到的计算结果可作为电机电场分析的边界条件,进而计算得到的电场分布更接近实际情况。实时监测并存储大型发电机出线端的过电压冲击波,利用FEM分析计算结合图像技术,对处于强电场下的绝缘发出预警信号,实现在线绝缘安全分析。
摘要：传统的定子绕组无源电路模型和电机实际运行工况不符,存在误差。提出定子绕组有源电路模型,考虑了定子绕组切割磁感线产生的电动势,并将其按不同相角计入定子槽内,并对各槽内电动势细分为电动势单元加入定子绕组模型中。利用有源模型进行场路综合分析,可计算出定子槽内电场分布,进而分析定子绝缘安全性。经过仿真计算说明利用有源模型计算电场分布较传统模型的计算精度更高,绝缘故障点预测更加可靠。
关键词：定子有源模型,绝缘安全分析,场路综合分析,有限元法
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一种新型的P2P僵尸网络检测模型 篇8
僵尸网络是一个由大量被感染了僵尸程序的主机所构成的重叠网络。攻击者借助各种手段使得主机感染僵尸程序, 比如缓冲区溢出攻击、电子邮件、钓鱼网站等。感染了僵尸程序的主机通过各种组网协议构成僵尸网络。根据僵尸网络的组网协议分类, 僵尸网络可分为集中控制的僵尸网络, 基于P2P技术的僵尸网络。其中前者又分IRC僵尸网络和HTTP僵尸网络, 相应的有Rbot、Zeus等。而基于P2P技术的僵尸网络又分为非结构化的僵尸网络、结构化僵尸网络、层次化的僵尸网络, 相应的有Sinit、Phatbot、Storm等。本文主要讨论后者即基于P2P技术的僵尸网络检测, 当前常见的检测方法有两大类:一种是基于流量分析的方法, 一种基于异常行为的检测方法。
1 僵尸网络的特征
僵尸网络的组网以及攻击时都会有大量特征存在。特征一:文献指出僵尸网络会产生大量异常报文。首先在僵尸主机通过引导结点加入网络时, 由于引导结点的动态波动性, 造成部分引导结点的IP失效, 所以网络中会出现大量的ARP报文, 其次如果目的节点最终不可到达还会有ICMP报文大量出现, 最后僵尸主机在加入网络进行攻击时, 会发送大量的恶意邮件, 会造成大量SMTP报文的出现;特征二:感染的结点具有相似的特征。加入网络的僵尸主机接受的是相同的任务命令, 在攻击时也会表现出一些共同的特征, 因此, 也会造成通信数据具有相同的特点。
2 僵尸网络的检测模型
僵尸网络的特征为检测僵尸网络带来部分依据, 然而这些特征很难精确地去检测, 因此, 结合模糊逻辑的相关理论, 提出了一种新型的僵尸网络检测模型RLDB。在RLDB检测模型中, 假设特征一用K表示, 特征二用L表示。检测僵尸网络就是变成了检测网络是否符合 (K, L) 特征。
2.1 语言变量“符合”的定义以及表示
模糊集合的定义如下:设论域为非空集合U, 对于任意的u∈U可存在以下的映射φA:U→[0, 1];u→φA (u) ;则称集合A={u|φA (u) }, ∀u∈U为U上的模糊集合, φA (u) 称为隶属度函数, φA (u) 值越接近1表示u隶属A的程度越大。
一个语言变量可以用五元组来表示:
定义一:{X, T (X) , U, G, M}, 期中X表示语言变量, T (X) 表示语言变量的值的集合, U表示论域, G用来产生语言量的名字, 是一种语法规则。M用来产生语言值的集合隶属度函数。
假设, 模糊语言变量符合的论域UF={1, 2, 3, 4}, 表示被检测网络符合僵尸网络特征的等级。
T (X) ={不符合, 有点符合, 几乎符合, 完全符合}, G是用来从变量的论域产生对应的语言变量的修饰词的规则。比如, O→不符合, M则是被检测对象与具体语言变量值的隶属度函数。
定义二:被检测网络与僵尸网络的符合程度如下:
F1=MF ("不符合") = (1, 0, 0, 0)
F2=MF ("有点符合") = (0, 1, 0, 0)
F3=MF ("几乎符合") = (0, 0, 1, 0)
F4=MF ("完全符合") = (0, 0, 0, 1)
2.2 K特征符合程度度量
将K特征具体数字化, ARP异常报文。异常度值0、0.5或者1, ICMP报文异常度取值0、0.5或者1, ICMP报文异常度取值0、0.5或者1。则K的取值 ({0, 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3) 。那么K特征的符合度如图1。
2.3 L 特征符合程度度量
对L特征进行数字化, L特征主要包含数据包大小相似程度, 取值为0、0.5和1, 和数据内容相似程度0、0.5、1, 所以L取值为 (0, 0.5, 1, 1.5, 2) 。那么L特征的符合度如图2。
3 僵尸网络的检测结果衡量
被检测网络对于僵尸网络的综合符合度是F=K+hL, 其中h为权重。因此如何选取合理的权重h显得尤为重要。为此我们可以通过相关实验进行测试权重的参数。通过在NS2上进行模拟实验, 模拟的结点为3 000个, 选取Sinit作为僵尸网络。模拟的结果见图3, 结果显示h的合理参数应该在0.6～0.8。
参考文献
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新型电气安全管理系统的构建 篇9
在建筑施工中,电气操作容易发生安全事故,因此,做好安全管理措施必不可少。在电气操作中,往往不是施工人员的技能和水平不足,而是他们缺乏安全防范意识,再加上安全管理体系尚未完善,因此,要加强对电气人员的安全管理,对他们进行安全教育培训。构建安全管理系统有利于使他们自觉遵守安全管理规范,提高他们的安全意识,按照安全管理的规定施工,促进管理秩序的形成,减少不安全事故的发生。
2 电气安全隐患
2.1 施工安全隐患
施工中的安全隐患主要有以下几点:①在穿线工程中,由于导管细而多,因此导管内部空间小,导致热量大量积聚,这样容易引起导线绝缘层老化,缩短导线的寿命。如果施工人员不能及时检测到并更换,可能引发安全事故,造成人员伤亡。②施工人员没有及时擦净腐蚀剂,在处理开关时没有将相线切断,部分插座的相线和零线位置接错等。这些不规范措施都可能导致事故的发生。③金属导管的管口经常会处理不当,很多施工人员为了节省时间,在管口处遗留了大量毛刺。这些金属毛刺可能会划破导线的绝缘层,使导线裸露,容易因此停电。如果导线热量过大,可能导致火灾的发生。④在安装避雷系统时,有些施工人员在引下线时会漏焊某处圆钢,使引下线不能发挥它的正常作用,因此,避雷系统就有可能失灵,造成严重的损失。
2.2 硬件设备
目前,在电气安全硬件系统上存在诸多问题,接收不到远传数据、漏电、空气开关的限制等,都不利于加强对硬件设备的管理,也没有形成统一、固定的标准,因此,硬件设备在规格上容易出现问题,导致安全事故的发生。
3 综合新型电气安全系统设计应用
3.1 对人员进行培训,提高人员素质
领导层要对电气安全管理予以足够重视,加强对员工的安全宣传,完善《安全生产法》等相关法律法规。加强对员工的教育和培训,及时检查最容易发生事故的环节,并反复确认,发现问题后要及时改正。
及时学习安全生产的政策和方针,引进先进的安全生产技术,并落实到具体的个人,强化工人和管理人员的安全意识。
完善建筑工程备案制度,在施工完成后,要对整个项目的安全事故进行备案,为下一次施工或其他施工项目积累经验,并主动接受公众对安全事故隐患的报告和举报,保证安全生产和施工。如果建设项目实行安全监督制度,则要定期进行安全审查,减少事故的安全隐患。
3.2 加强电气设备的管理工作
要严格按照电气工作流程的规定对电气设备进行管理,在电气设备管理中要注重4个方面的测试:①强化工业住宅用电设备的安全测试;②检查电气装置的绝缘保护性,检查其漏电状态;③进行变压器、发电机的安全测试;④对电子设备的终极产品进行安全测试,测试的内容为漏电测试、绝缘电阻测试、电流测试等。检测单位应该将测试结果呈现给使用单位,对测试不合格的设备要没收或强令其更换,从源头上降低安全事故发生的概率。在高空作业的施工现场,要对安全设备的安全性进行检查,减少施工人员的伤亡。在用完安全设备之后,要对其进行清洗,并放置在专用的位置,避免设备的污损,要保持环境的通风、干燥。
3.3 新型电气安全管理的技术措施
3.3.1 三级监控系统
电气火灾问题在现代社会中时常出现,也是社会普遍发生的灾害,尤其是学校、居民楼里的发生频率更大。电气火灾发生的主要原因包括2个方面:①处理措施比较被动。就目前来看,主要的手段有消防通道和火灾监控系统。②终端保护设置缺失。线路终端较为开放,很少有监控保护措施,因此,用户可以随意添加负荷,导致线路老化,引起事故的发生。
要针对用户端的用电状况,采用新型电气火灾监控系统的结构。传统的电气火灾检测系统比较落后,忽略了对电能质量的检测,因此,新型电气火灾监测系统着重添加对电能质量进行检测的板块,还通过建立智能防护开关对用电设备进行保护。主要通过Lab VIEW平台,保证火灾系统的安全性。新型电气火灾安全监控系统由三级监控系统构成,三级电气火灾安全监控系统可以对用电设备、用电线路的电流、电压情况进行全面监控,并及时对发现的问题进行处理,减少事故的发生。图1为三级监控系统的的结构。
3.3.2 早期预警技术
所谓“早期预警的技术方法”,就是24 h不间断地监测楼宇低压配电系统中各类电气安全元素,其中,检测的内容包括电流、电压、电阻、烟尘等具体参数,并在智能化数学模型的建立下,对各种隐患进行分析,检测电气系统中的各种突发事件,还要检查用户有无使用非法设备,有无将电气设备关闭。早期预警系统是全天候的检测系统,可以对设备进行自动检测,可以通过建立相关的数学模型,比如事件树分析法,帮助解决电气安全事件的精确度的问题。
3.3.3 立体化管理方法
通常,可以通过一些智能终端对电气安全进行预测和分析。常见的智能终端有计算机、智能手机等,参考专家知识库,向有关专家人员发出预警,警示信息包含事件的类型、发生的位置、影响程度和解决方案等。而且相关人员要立即采取科学、有效的措施处理突发事件。管理人员也可以通过智能系统,跨区域、跨时间地对任何项目进行立体化管理。
4 结束语
在电气工程管理中,很多施工环节都有可能出现安全事故。这就需要对电气生产和施工进行安全管理。目前,我国安全管理系统还不完善,安全事故时常发生,因此,构建安全管理系统刻不容缓。此外,还要对人员进行培训,提高人员素质;加强电气设备的管理工作;加强新型电气安全管理的技术防范,减少安全事故的发生。
参考文献
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