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针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性
文档格式:PPT 文档大小:4.25MB 文档页数:177
作为片内I/O口的基本应用,本章介绍单片机片内I/O口与常见的输入器件(开关、键盘以及拨盘开关等)以及常见的显示输出器件(发光二极管、LED数码管、LCD液晶显示器和微型打印机)的接口设计与编程。 7.1 单片机控制发光二极管的显示 7.1.1 单片机与发光二极管的连接 7.1.2 单片机I/O端口控制发光二极管的编程 7.2 开关状态检测 7.3 单片机控制LED数码管的显示 7.3.1 LED数码管显示原理 7.3.2 LED数码管的显示方式 7.3.3 LED数码管静态显示设计 7.3.4 LED数码管动态显示设计 7.4 单片机控制LED点阵显示器显示 7.4.1 LED点阵显示器结构与显示原理 7.4.2 控制16×16 LED点阵显示屏的设计 7.5 单片机控制LCD 1602液晶显示器的显示 7.5.1 LCD 1602液晶显示模块简介 7.5.2 单片机控制字符型LCD 1602的显示案例 7.6 键盘接口设计 7.6.1 键盘接口设计应解决的问题 7.6.2 独立式键盘的设计 7.6.3 矩阵式键盘的设计 7.6.4 单片机与专用键盘/显示器芯片HD7279的接口设计 7.7 AT89S52单片机与微型打印机TPµP-40A/16A的接口 7.7.1 TPµP-40A/16A微型打印机简介 7.7.2 AT89S52单片机与TPµP-40A/16A的接口设计 7.8 单片机与BCD码拨盘的接口设计
文档格式:PPT 文档大小:495.5KB 文档页数:22
1. 智能控制概论 2. 模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊-神经网络控制 5.遗传算法 6.递阶智能控制理论
文档格式:PDF 文档大小:636.43KB 文档页数:54
3.1 概述 3.2 比值控制系统的类型 3.3 比值系数的计算 3.4 比值控制方案的实施 3.5 比值控制系统的投运与整定 3.6 比值控制系统的其他问题 实验:比值控制系统实验
文档格式:PPT 文档大小:267KB 文档页数:16
1 绪论 2 开环控制和闭环控制 3 控制系统的类型 4 控制系统的组成与对控制系统的基本要求
文档格式:PPT 文档大小:340KB 文档页数:52
第一部分 控制与控制过程 一、控制 二、控制过程 三、有效控制 第二部分 控制方法
文档格式:PDF 文档大小:457.57KB 文档页数:6
针对现有六辊轧机对使用两组弯辊力进行四次板形控制的理论不足,提出了弯辊力组合板形控制策略.利用Marc有限元仿真计算软件建立辊系-轧件耦合模型,分析工作辊弯辊力与中间辊弯辊力板形调控特性的差别.在此基础上通过理论推导,建立了弯辊力组合板形控制策略的两种实现方式——在线闭环控制模型与基于弯辊力组合系数的设定参数在线调节方法.现场应用结果表明,弯辊力组合板形控制策略能够充分利用工作辊弯辊力与中间辊弯辊力板形调控特性的差别进行配合调节,对长期困扰生产的四次板形缺陷实施快速精确的控制
文档格式:PPT 文档大小:2.07MB 文档页数:107
1. 数字控制器的连续化设计方法 重点:数字PID设计、整定 2.数字控制器的离散化设计方法 3.纯滞后控制(smith预估控制、大林算法)难点 4.串级控制、前馈反馈控制、解耦控制等算法
文档格式:PPT 文档大小:495.5KB 文档页数:22
1. 智能控制概论 2. 模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊-神经网络控制 5.遗传算法 6.递阶智能控制理论
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