13-1 传感器的非线性处理 1、硬件线性化处理方法

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 IDDQ的定义  IDDQ测试原理  IDDQ可检测的故障

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

针对真实深海采矿环境下实时微地形超声探测声信号获取难的问题，设计并建立了一套能模拟真实深海采矿混响环境的超声探测实验系统.在对螺旋采掘头结构简化的基础上，利用Fluent模拟了螺旋采掘头与多组叶轮模型对水下流场的影响，对二者所得的水下流场进行比较后，确定所选叶轮模型能较好地反映真实采矿环境.随后针对叶轮模型，实验测量了泥沙垂向浓度分布，验证了设计模型的正确性.最后进行超声探测实验，结果表明，悬浮泥沙不仅对声波产生黏滞和吸收，而且会产生严重的混响干扰，通过该超声探测系统的时间增益补偿，可有效抑制混响干扰，增加目标检测概率.本项研究为深海采矿混响环境下的超声微地形探测提供了研究基础