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题名基于多通道采集与交互的输电铁塔松动螺栓定位算法
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作者
徐扬
陈春超
周健
王昊
史民康
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机构
江苏省送变电有限公司
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出处
《电子设计工程》
2026年第2期101-105,共5页
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基金
国网江苏省电力有限公司科技项目(J2023155)。
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文摘
针对传统输电铁塔螺栓分布及存在形式的多样性,提出了一种基于多通道同步采集与交互的松动螺栓定位算法。该算法通过多通道同步采集系统获取螺栓状态信号,并采用脉冲调制技术对信号进行预处理;在定位阶段,结合奈奎斯特定理对信号幅值进行量化处理,通过多通道数据之间的交互分析,结合紧固状态下的允许偏差阈值,实现松动螺栓的识别与定位。测试结果表明,该算法在定位误差控制方面表现优异,定位准确率达到92.5%,误差均值控制在0.21 m以内,漏检率与误检率分别降至2.1%和3.4%,性能显著优于对比方法。研究结果表明,所提算法能够有效提升输电铁塔螺栓状态的检测效率和可靠性,为电力设施智能运维提供了可靠的技术手段。
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关键词
多通道同步
采集与交互
输电铁塔
松动螺栓
脉冲调制信号
奈奎斯特定理
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Keywords
multi-channel synchronization
acquisition and interaction
transmission towers
loose bolts
pulse modulation signal
Nyquist theorem
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分类号
TN49.25
[电子电信—微电子学与固体电子学]
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题名基于机器学习的5G通信网络低速率DDoS攻击检测
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作者
刘江
何文金
陈彪
章皓然
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机构
安徽继远软件有限公司
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出处
《电子设计工程》
2025年第23期161-166,共6页
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文摘
5G通信网络低速率DDoS攻击检测多采用D-S证据理论,但该方法忽略了动态流量尺度因子的影响,导致检测准确性较低。为此,提出基于机器学习的5G通信网络低速率DDoS攻击检测方法。根据DDoS攻击原理与过程,建立DDoS多级参考模型,通过将动态流量存储在模型的滑动窗口中以更新流量信息矩阵,并采用步数阈值函数求取流量的尺度因子,从而提取DDoS攻击特征。参照检测协议与指令,结合黑洞优化算法识别流量的异常波段,以此为依据,利用机器学习算法计算流量阈值,并根据其与设定阈值的比较结果,检测出DDoS攻击流量。对比实验结果验证了所提方法的可行性,表明设计的方法具有较高的检测准确性,检测性能更优。
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关键词
机器学习
5G通信网络
低速率DDoS攻击
攻击检测
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Keywords
machine learning
5G communication networks
low rate DDoS attacks
attack detection
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分类号
TN49.2
[电子电信—微电子学与固体电子学]
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