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基于SCADA和投票分类模型的电力系统攻击检测技术
被引量：
2
1
作者
耿振兴
王勇
《现代电子技术》
北大核心
2025年第4期18-23,共6页
为检测电力系统中的网络攻击行为,文中提出一种基于电力数据采集与监视控制(SCADA)系统的攻击检测方法,探讨了机器学习方法作为检测电力系统攻击的可行性,并评估了其性能,讨论了机器学习模型作为攻击检测方法的意义。此外,还提出一种基...
为检测电力系统中的网络攻击行为,文中提出一种基于电力数据采集与监视控制(SCADA)系统的攻击检测方法,探讨了机器学习方法作为检测电力系统攻击的可行性,并评估了其性能,讨论了机器学习模型作为攻击检测方法的意义。此外,还提出一种基于机器学习的投票分类模型(RES),其由RF、ET和SVM三种基本分类器构成,使用投票分类中的软投票方法,并且考虑了基本分类器的权重对投票分类模型的影响。通过在密西西比州立大学和橡树岭国家实验室的电力系统攻击数据集上进行实验和分析,结果表明,与其他方法相比,RES模型在电力系统的攻击检测方面准确率得到大幅提升,在电力系统攻击数据集上的二分类准确率达到了98.40%,能够准确地检测电网中的网络攻击行为。
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关键词
SCADA系统
投票分类模型
电力系统
网络攻击
机器学习
入侵检测
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职称材料
基于网格搜索和投票分类模型的喷油器故障诊断研究
被引量：
4
2
作者
赵玉程
李英建
+2 位作者
沈世民
韩玉喜
宋杰
《机床与液压》
北大核心
2024年第5期213-220,共8页
为了提高高压共轨试验台对喷油器检修效率,提出一种基于网格搜索和投票分类模型的喷油器故障自动诊断方法。由于压电喷油器故障数据采集困难,使用AMESim软件模拟不同轨压和脉宽状态下压电喷油器可能出现的多种故障情况。随后,将采集到的...
为了提高高压共轨试验台对喷油器检修效率,提出一种基于网格搜索和投票分类模型的喷油器故障自动诊断方法。由于压电喷油器故障数据采集困难,使用AMESim软件模拟不同轨压和脉宽状态下压电喷油器可能出现的多种故障情况。随后,将采集到的1 760组数据使用由随机森林、支持向量机和GBM组成的投票分类模型进行训练,并使用网格搜索法优化各分类器的超参数。实验结果表明:该模型对压电喷油器的5种故障状态及正常状态诊断时的准确率、精确率、召回率和F1-score分别为98.86%、99.13%、98.56%、98.83%,表现出较高的准确性和稳定性。该方法能够快速高效地对喷油器故障情况进行定位。
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关键词
投票分类模型
网格搜索法
压电喷油器
故障诊断
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职称材料
题名
基于SCADA和投票分类模型的电力系统攻击检测技术
被引量：
2
1
作者
耿振兴
王勇
机构
上海电力大学计算机科学与技术学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第4期18-23,共6页
文摘
为检测电力系统中的网络攻击行为,文中提出一种基于电力数据采集与监视控制(SCADA)系统的攻击检测方法,探讨了机器学习方法作为检测电力系统攻击的可行性,并评估了其性能,讨论了机器学习模型作为攻击检测方法的意义。此外,还提出一种基于机器学习的投票分类模型(RES),其由RF、ET和SVM三种基本分类器构成,使用投票分类中的软投票方法,并且考虑了基本分类器的权重对投票分类模型的影响。通过在密西西比州立大学和橡树岭国家实验室的电力系统攻击数据集上进行实验和分析,结果表明,与其他方法相比,RES模型在电力系统的攻击检测方面准确率得到大幅提升,在电力系统攻击数据集上的二分类准确率达到了98.40%,能够准确地检测电网中的网络攻击行为。
关键词
SCADA系统
投票分类模型
电力系统
网络攻击
机器学习
入侵检测
Keywords
SCADA system
voting classification model
power system
cyber attack
machine learning
intrusion detection
分类号
TN915.08-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP769 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于网格搜索和投票分类模型的喷油器故障诊断研究
被引量：
4
2
作者
赵玉程
李英建
沈世民
韩玉喜
宋杰
机构
山东科技大学智能装备学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2024年第5期213-220,共8页
文摘
为了提高高压共轨试验台对喷油器检修效率,提出一种基于网格搜索和投票分类模型的喷油器故障自动诊断方法。由于压电喷油器故障数据采集困难,使用AMESim软件模拟不同轨压和脉宽状态下压电喷油器可能出现的多种故障情况。随后,将采集到的1 760组数据使用由随机森林、支持向量机和GBM组成的投票分类模型进行训练,并使用网格搜索法优化各分类器的超参数。实验结果表明:该模型对压电喷油器的5种故障状态及正常状态诊断时的准确率、精确率、召回率和F1-score分别为98.86%、99.13%、98.56%、98.83%,表现出较高的准确性和稳定性。该方法能够快速高效地对喷油器故障情况进行定位。
关键词
投票分类模型
网格搜索法
压电喷油器
故障诊断
Keywords
voting classification model
grid search method
piezoelectric fuel injector
fault diagnosis
分类号
TK428 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于SCADA和投票分类模型的电力系统攻击检测技术
耿振兴
王勇
《现代电子技术》
北大核心
2025
2
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职称材料
2
基于网格搜索和投票分类模型的喷油器故障诊断研究
赵玉程
李英建
沈世民
韩玉喜
宋杰
《机床与液压》
北大核心
2024
4
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